Imperfect Randomness in Quantum Information Processing /

Náhodnosť je veľmi hodnotný zdroj v mnohých oblastiach modernej vedy. Typicky, vo väčšine aplikácií je vyžadovaná dokonalá náhodnosť -- uniformne distribuované bity nezávislé od akýchkoľvek iných dát. Tento predoklad je často využívaný pri analýze algoritmov a protokolov. Nanešťastie, je veľmi zloži...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Pivoluska, Matej (Dissertant)
Other Authors: Gruska, Jozef, 1933- (Thesis advisor)
Format: Thesis Manuscript
Language:English
Published: 2015
Subjects:
Online Access:http://is.muni.cz/th/172459/fi_d/
Cover Image
Description
Summary:Náhodnosť je veľmi hodnotný zdroj v mnohých oblastiach modernej vedy. Typicky, vo väčšine aplikácií je vyžadovaná dokonalá náhodnosť -- uniformne distribuované bity nezávislé od akýchkoľvek iných dát. Tento predoklad je často využívaný pri analýze algoritmov a protokolov. Nanešťastie, je veľmi zložité dokázať už len fakt, že akýkoľvek zdroj náhodnosti je dostatočne nepredvídateľný. Požiadavka uniformnej distribúcie sa v tomto svetle zdá takmer nemožná. V dôsledku týchto úvah je dôležité zistiť, či sa dajú v aplikáciách efektívne používať slabé zdroje náhodnosti -- neuniformné náhodné procesy čiastočne nezávislé od vonkajších dát. Tento problém bol dôkladne preštudovaný v klasickom spracovaní informácie. Trochu prekvapivo, až donedávna existovalo veľmi málo šrúdií dopadu slabej náhodnosti na kvantové spracovanie informácie. V troch hlavných kapitolách tejto práce sa venujeme trom rôznym témam prepojeným spoločnou témou slabej náhodnosti v kvantovom spracovaní informácie. V kapitole 3
Randomness is a very valuable resource in many areas of modern science. Typically, in most of the applications an access to a perfect random source -- uniformly distributed bits independent of any other existing data -- is assumed. This assumption is silently hidden in the analysis of the performance of algorithms and protocols -- random number generators are assumed to produce uniform randomness. Unfortunately, it turns out to be very difficult to show that a given source of randomness is sufficiently unpredictable and adding a requirement of uniform distribution of its outputs given any other existing data seems downright impossible. Consequently, this fact raises an important question of whether or not weak random sources -- non-uniform random processes partially independent of any other data -- can be effectively used in different applications. The problems that arise when one is forced to use a weak source of randomness are well identified and have been extensively studied in cla
Item Description:Vedoucí práce: Jozef Gruska
Physical Description:xii, 98 stran