版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、量子通信是量子信息學(xué)的核心內(nèi)容之一,它為信息的安全傳輸提供了新的方法.在發(fā)送方知道傳送態(tài)的信息而不擁有這個態(tài)的情況下,量子遠(yuǎn)程制備通過使用先前共享的糾纏和經(jīng)典通信實(shí)現(xiàn)了量子態(tài)的安全傳輸.作為一種重要的量子通信方式,量子遠(yuǎn)程制備無論是在理論還是在實(shí)驗(yàn)上都取得了大量的研究成果,有著廣闊的發(fā)展和應(yīng)用前景。本文對非理想信道下的受控遠(yuǎn)程制備的協(xié)議進(jìn)行了研究。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴通過在發(fā)送方和控制方處構(gòu)造合適的測量基,我們提出了兩個利
2、用部分糾纏態(tài)作為量子信道的任意四粒子簇態(tài)的受控遠(yuǎn)程制備協(xié)議.接收方通過執(zhí)行適當(dāng)?shù)幕謴?fù)酉操作,可以分別以概率50%和100%重建要制備的態(tài).和以前的協(xié)議相比,本文的協(xié)議不需要借助輔助粒子和兩粒子酉操作,且成功概率與糾纏信道的系數(shù)無關(guān).進(jìn)一步,提出了兩個利用部分糾纏信道實(shí)現(xiàn)任意四粒子X態(tài)的受控遠(yuǎn)程制備協(xié)議,它們的成功概率仍可以分別達(dá)到50%和100%。⑵構(gòu)造了一個的七粒子最大糾纏態(tài),并且利用其作為量子信道提出了一個理想狀態(tài)下雙向受控遠(yuǎn)程制備
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 非理想非高斯信道下檢測譯碼技術(shù)研究.pdf
- 非理想信道條件下的干擾對齊.pdf
- 非理想信道下MIMO干擾對準(zhǔn)技術(shù)研究.pdf
- 移動和非理想信道條件下Gossip算法性能研究.pdf
- 非理想信道狀態(tài)信息下的MIMO預(yù)編碼技術(shù)研究.pdf
- 在非理想信道下基于數(shù)據(jù)融合的目標(biāo)檢測.pdf
- 非理想信道狀態(tài)信息條件下干擾對齊技術(shù)研究.pdf
- 非理想信道狀態(tài)信息下無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化.pdf
- 非理想信道狀態(tài)信息下OFDMA系統(tǒng)自適應(yīng)資源分配技術(shù)研究.pdf
- 非理想信道信息下雙向中繼系統(tǒng)性能分析及功率分配.pdf
- 理想與非理想信道條件下物理層安全傳輸?shù)睦碚撆c性能分析.pdf
- 非理想信道條件下的認(rèn)知無線電協(xié)作頻譜感知.pdf
- 非理想信道狀態(tài)信息移動通信系統(tǒng)的性能研究.pdf
- 非受控環(huán)境下基于LPP的人臉識別研究.pdf
- 信道估計(jì)非理想時(shí)STC-MIMO系統(tǒng)接收技術(shù)的研究.pdf
- 導(dǎo)航衛(wèi)星有效載荷非理想信道的補(bǔ)償技術(shù)研究.pdf
- 非理想信道信息條件下的分布式空時(shí)碼傳輸理論研究.pdf
- 基于非理想感知的多信道動態(tài)頻譜分配策略及性能研究.pdf
- 非理想場景下的虹膜識別方法研究.pdf
- 非理想條件下的人臉識別算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論