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Quantum Information Processing

Optimal resource allocation of quantum digital signatures with machine learning

  • 01.09.2022
Erschienen in:
Verfasst von
Jia-Xin Xu
Zi-Ang Ren
Yi-Peng Chen
Chun-Hui Zhang
Qin Wang
Erschienen in
Quantum Information Processing | Ausgabe 9/2022

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Abstract

Der Artikel befasst sich mit der Optimierung quantendigitaler Signaturen (QDS) mittels maschinellem Lernen und geht auf die Herausforderungen traditioneller Methoden ein. Es beleuchtet die Entwicklung von QDS-Protokollen, von frühen Experimenten bis hin zur Integration von maschinellem Lernen zur Echtzeitoptimierung. Der Zufallsforst-Algorithmus wird eingesetzt, um optimale Protokolle und Systemparameter vorherzusagen, was seine überlegene Leistung im Hinblick auf Genauigkeit und Effizienz im Vergleich zu herkömmlichen Methoden zeigt. Der Artikel unterstreicht das Potenzial des maschinellen Lernens, den Weg für praktische Anwendungen großer QDS-Netzwerke zu ebnen, was ihn zu einer überzeugenden Lektüre für Spezialisten in Quantencomputer- und Datenwissenschaft macht.
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Titel
Optimal resource allocation of quantum digital signatures with machine learning
Verfasst von
Jia-Xin Xu
Zi-Ang Ren
Yi-Peng Chen
Chun-Hui Zhang
Qin Wang
Publikationsdatum
01.09.2022
Verlag
Springer US
Erschienen in
Quantum Information Processing / Ausgabe 9/2022
Print ISSN: 1570-0755
Elektronische ISSN: 1573-1332
DOI
https://doi.org/10.1007/s11128-022-03672-w
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