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公开(公告)号：CN111783990A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010620682.1
申请日：2020-07-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯玻色采样的单向函数设计方法，包括确定单向函数的输入值；通过g算法将输入值进行引申得到标准输入；确定高斯玻色采样所采用的线性光学网络；确定高斯玻色采样的粗粒化输出结果；采用后处理g算法将最大概率条目的标签重新排列；将标签序列进行编码得到单向函数的输出。本发明还公开了包括所述基于高斯玻色采样的单向函数设计方法的密码验证方法。本发明通过采用高斯玻色采样及其粗粒化过程，由输入可以很容易得到输出，而由输出逆推输入是很困难的，因此实现了单向函数的功能，而且本发明方法简单快捷，单向性好，可靠性高，效率也较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119293820A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411423031.8
申请日：2024-10-12
Applicant: 中南大学 , 中国长城科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于量子同态K近邻算法的加密图像搜索方法，包括以下步骤：获取数据库图像，提取图像特征向量，并对特征进行加密，将得到的加密的数据库图像特征向量发送到云服务器；云服务器将加密的数据库图像特征编码为量子态，并构建索引；用户提取待查询图像的特征并加密，向云服务器发送加密查询请求；云服务器将加密的待查询图像特征编码为量子态，并利用交换测试计算待查询图像与数据库图像的相似度；基于量子相位估计算法，将相似度编码到量子态上，再基于Grover算法查询数据库图像中K个相似度最高的图像，并将其发送给查询图像用户；查询图像用户对K个加密图像进行解密，得到图像搜索结果，完成加密图像搜索。本发明方法在确保云环境下图像的安全性和可用性的同时，保持检索精度，提高了搜索效率。
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公开(公告)号：CN118609730A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410767148.1
申请日：2024-06-13
Applicant: 中国长城科技集团股份有限公司 , 中南大学
Abstract: 本申请适用于锂电池正极材料技术领域，提供了一种锂电池正极材料的钴酸锂性能分析方法及相关设备，其中方法包括：获取锂电池正极材料在充电过程中的各个目标距离，目标距离是锂电池正极材料中的钴酸锂分子与锂离子之间的距离；基于活跃空间近似方法、密度泛函理论和量子线路技术，确定目标距离对应的目标基态能量；根据各个目标距离和各个目标基态能量生成距离与基态能量关系图，得到目标关系图。通过根据活跃空间近似方法和利用密度泛函理论，减少计算过程中所需的量子计算资源，从而在现有量子计算资源的情况下计算更大的化学分子，通过生成距离与基态能量关系图，实现了准确的进行锂电池正极材料的钴酸锂性能分析。
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公开(公告)号：CN112511298B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202011390255.5
申请日：2020-12-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于玻色采样的随机数生成方法，包括确定玻色采样的输入玻色子源和玻色子源演化所需要的线性光学网络；将输入玻色子源通过线性光学网络并采用光子探测器对输出态进行探测得到玻色采样的采样结果；对探测结果进行后处理得到对应的随机比特；重复上述步骤直至得到指定长度的随机数序列。本发明还公开了包括所述基于玻色采样的随机数生成方法的量子密钥分发方法。本发明提供的这种基于玻色采样的随机数生成方法及量子密钥分发方法，通过采用玻色采样及其后处理过程，产生了均匀无偏的量子随机数序列，而且本发明产生的随机数是与输入源无关的，安全性更高，可靠性高，简单易实现。
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公开(公告)号：CN111783990B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202010620682.1
申请日：2020-07-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯玻色采样的单向函数设计方法，包括确定单向函数的输入值；通过g算法将输入值进行引申得到标准输入；确定高斯玻色采样所采用的线性光学网络；确定高斯玻色采样的粗粒化输出结果；采用后处理g算法将最大概率条目的标签重新排列；将标签序列进行编码得到单向函数的输出。本发明还公开了包括所述基于高斯玻色采样的单向函数设计方法的密码验证方法。本发明通过采用高斯玻色采样及其粗粒化过程，由输入可以很容易得到输出，而由输出逆推输入是很困难的，因此实现了单向函数的功能，而且本发明方法简单快捷，单向性好，可靠性高，效率也较高。
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公开(公告)号：CN112511298A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011390255.5
申请日：2020-12-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于玻色采样的随机数生成方法，包括确定玻色采样的输入玻色子源和玻色子源演化所需要的线性光学网络；将输入玻色子源通过线性光学网络并采用光子探测器对输出态进行探测得到玻色采样的采样结果；对探测结果进行后处理得到对应的随机比特；重复上述步骤直至得到指定长度的随机数序列。本发明还公开了包括所述基于玻色采样的随机数生成方法的量子密钥分发方法。本发明提供的这种基于玻色采样的随机数生成方法及量子密钥分发方法，通过采用玻色采样及其后处理过程，产生了均匀无偏的量子随机数序列，而且本发明产生的随机数是与输入源无关的，安全性更高，可靠性高，简单易实现。
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