使用二进制进位传播的量子质因数分解算法
基于素数分解计算难度的RSA加密系统正面临量子计算发展的日益严峻挑战。该研究团队提出了一种基于量子退火的整数分解方法,采用高阶无约束二进制优化(HUBO)和约束二次模型(CQM)两种形式。研究人员首先建立了显式进位传播的二进制乘法模型,将其转化为HUBO表示,进而降阶为与当前量子求解器兼容的二次无约束二进制优化形式。针对可扩展性限制,该工作实施了约束松弛和全局乘积一致性的CQM方法。虽然HUBO模型成功分解了小规模半素数,但其内存需求呈指数增长,无法处理超过10位的输入。相比之下,CQM模型实现了包括N=1152921423002469787在内60位半素数的精确分解,可扩展性显著提升。实验结果进一步表明,全局乘积约束的应用提高了所有测试实例的分解准确性和一致性。这项工作既揭示了量子辅助分解技术的潜力,也展现了其当前局限,为评估量子时代新兴的RSA安全性奠定了基础。
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