Детальная информация
| Название | Применение алгоритмов машинного обучения для демодуляции состояний в системах квантового распределения ключа с квадратурной модуляцией // Оптика и спектроскопия. – 2025. – Т. 133, № 7. — С. 760-765 |
|---|---|
| Авторы | Первушин Б. Е. ; Зиновьев А. В. ; Кириченко Д. Н. ; Филипов И. М. ; Гончаров Р. К. ; Самсонов Э. О. |
| Выходные сведения | 2025 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тематика | Физика ; Квантовая механика ; квантовое распределение ключей ; квадратурные модуляции ; машинное обучение ; алгоритмы машинного обучения ; демодуляции состояний (физика) ; амплитудные модуляции ; шифрование ; квантовые компьютеры |
| УДК | 530.145 |
| ББК | 22.314 |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.61011/OS.2025.07.61109.7725-25 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\77443 |
| Дата создания записи | 19.11.2025 |
Применены алгоритмы машинного обучения для демодуляции состояний в системе квантового распределения ключей на непрерывных переменных (CV-QKD) с использованием квадратурной амплитудной модуляции (QAM) с 16 состояниями. При использовании алгоритмов классификации средний коэффициент ошибок по битам (BER) составил 0.019, а для алгоритмов кластеризации - 0.022, что в 1.75 и 1.5 раза меньше, чем при применении классического метода демодуляции с использованием логарифмического отношения правдоподобия (LLR).
Количество обращений: 51
За последние 30 дней: 20
