这次的任务是复现该文章的图2(C),过程如下。

①翻译了整篇文章,断断续续,花了3-4天时间。

②阅读文章,并且记录下每个符号的意义,记在单独的1个word文档里。

③开始编程,用的matlab2018b。

 clc;clear
%%这个文件,是最终版本,
%% 此版块内,n=,N由1到10,间隔为1,
%%(i+0.5)*deierka)这一行,中的i有问题,已经用平移量解决.
%%
kesai=0.1; %过量噪声
seigema=sqrt(+kesai);
b_lim=*seigema; % a_lim用于后面计算S的过程里,就是区间长度的1半,根据文章来的。
length=; %产生随机数组的次数,即100
for n=:: %外层循环是n的循环,n是零差检测精度
i_min=-^(n-);i_max=^(n-)-;
PingYi=-i_min; %为了把角标变为正数,所用的平移量。比如要把-8到7平移成1到16,那么平移量就是1-(-)=
for N=0.1:0.1: % 内层循环是N的循环,N采样范围
deierka=N/^(n-); m=; %是间隔,m用于计算后面的a_ba
%%这一块在计算P和H
for i=:i_max-i_min+
a(i)=-N+(i-)*deierka; %deierka就是步进间隔
end
for i=:i_max-i_min+
if i==
P(i)=(/)*erfc((N-0.5*deierka)/(sqrt()*seigema));
elseif i>&&i<i_max-i_min+
P(i)=(/)*erf(((i-PingYi+0.5)*deierka)/(sqrt()*seigema))-(/)*erf(((i-PingYi-0.5)*deierka)/(sqrt()*seigema));
elseif i==i_max-i_min+
P(i)=(/)*erfc((N-1.5*deierka)/(sqrt()*seigema));
end
end
index=int8(*N);
H(index)=; R(index)= %清零操作
for i=:i_max-i_min+
diedai=P(i)*log2(P(i))
if P(i)==
diedai=;
end
H(index)=H(index)-diedai;
end
%% 这一块在计算S(a:E)
b_min_buf=; b_max_buf=; b_ba_buf=;
buffer1=; buffer2= % 两个buffer用于计算式子C.3中的两个求和
for k=:length
b=-b_lim+*b_lim*rand(,);
b_min_buf=b_min_buf+min(b); b_max_buf=b_max_buf+max(b);
b_ba_buf=b_ba_buf+mean(b);
end
b_min=b_min_buf/length; b_max=b_max_buf/length;
b_ba=mean(a);
for i=:i_max-i_min %不从1开始。另外,倒数第二个是结尾
if a(i)<=b_ba
buffer1=buffer1+P(i)*(a(i)-b_ba-0.5*deierka)^;
else
buffer2=buffer2+P(i)*(a(i)-b_ba+0.5*deierka)^;
end
end
Vx_ba(index)= P()*(b_min-b_ba)^+P(i_max-i_min+)*(b_max-b_ba)^+buffer1+buffer2;
S(index)=((Vx_ba(index)+)/)*log2((Vx_ba(index)+)/)-((Vx_ba(index)-)/)*log2((Vx_ba(index)-)/);
% 这一块在计算R,
R(index)=H(index)-S(index); end
t=0.1:0.1:;
if n==
plot(t,R,'r*');
end
if n==
plot(t,R,'*');
end
if n==
plot(t,R,'d');
end
if n==
plot(t,R,'p');
end
legend('n=4','n=8','n=12','n=16');
xlim([,]);ylim([,]);
xlabel('Sample range');
ylabel('R_dis(ai:E');
hold on
end
grid

④在码代码的过程中,有以下几个要注意的地方:

(1)图2C的横坐标是从1到10,不是0到10。

(2)文章里的i是可以取负数的,比如n=4时,i就是从-8到7,但是matlab中的数组下标必须是正的,所以在用式子(10)的时候,需要平移,使得i为正数。

(3)matlab在计算A=P*log2(P)这种时,如果P=0,那么A=NaN,正无穷。因此我的代码里在计算P(也就是文章里的H时,我让,if P(i)=0,则迭代量等于0),如果不这么做,那么H会等于正无穷,

这个问题困扰了我很久,解决它之前,当n=8,N=9时,我的H就等于正无穷,而n=8,N=8时,我的H就等于1个有限值。

(4)注意代码里的b_lim到底取几倍的seigema,这个影响挺大的,我最后卡了很久,终于是发现,就是b_lim在影响我的曲线,一调对了b_lim,我的曲线就跟图2C长得差不多了。

⑤ 原文,翻译,术语符号集合,还有程序,我已经上传至百度云。

[复现论文程序图]High Speed Continuous Variable Source-Independent Quantum Random Number Generation的更多相关文章

  1. 【转帖】远程显示(操作) 服务器 GUI 程序(图形化界面) (基于 X11 Forwarding + Centos + MobaXterm)

    远程显示(操作) 服务器 GUI 程序(图形化界面) (基于 X11 Forwarding + Centos + MobaXterm) https://zhuanlan.zhihu.com/p/310 ...

  2. Variable|quantitative variables|continuous variable|discrete variable|qualitative variables| observation|data set

    2.1Variables and Data Variable:某物或某人的某一特征和其他个体不同. quantitative variables:定量变量either discrete (可以被数)o ...

  3. 论文解读(MPNN)Neural Message Passing for Quantum Chemistry

    论文标题:DEEP GRAPH INFOMAX 论文方向:  论文来源:ICML 2017 论文链接:https://arxiv.org/abs/1704.01212 论文代码: 1 介绍 本文的目标 ...

  4. 论文结果图:matplotlib和seaborn实现

    在论文中,可视化结果往往很重要,毕竟文字太抽象,需要图片向审稿人直观的展现出我们的结果.我也写了俩篇论文和一篇专利的申请,其中也有一些画图的程序,因此记录,防止以后忘了.由于篇幅原因,文章就不贴代码, ...

  5. word论文之图和表目录制作

    https://jingyan.baidu.com/article/91f5db1b3c539f1c7e05e341.html?qq-pf-to=pcqq.c2c 1.目标: (1)图目录. (2)表 ...

  6. 远程显示(操作) 服务器 GUI 程序(图形化界面) (基于 X11 Forwarding + Centos + MobaXterm)

    在做 数据分析(数据挖掘 或 机器学习)的时候,我们经常需要绘制一些统计相关的图表,这些统计.绘图的程序常常是跑在服务器上的,可是服务器出于性能和效率的考虑,通常都是没有安装图形化界面的,于是这些统计 ...

  7. 论文笔记之:Speed Up Tracking by Ignoring Features

    Speed Up Tracking by Ignoring Features CVPR 2014 Abstract:本文提出一种特征选择的算法,来实现用最"精简"的特征以进行目标跟 ...

  8. Matlab调用遗传工具箱复现论文模型求解部分

    原文转载自:https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/52431594 论文来源: https://www.sciencedirect ...

  9. sql server2016安装程序图

    今天终于有时间安装SQL Server2016正式版,下载那个安装包都用了一个星期 安装包可以从这里下载: http://www.itellyou.cn/ https://msdn.microsoft ...

随机推荐

  1. powershell(一)

    Windows powershell是一种命令行外壳程序和脚本环境,它内置在win7以上版本的操作系统中,使命令行用户和脚本编写者可以利用.NET Framework的强大功能.powershell程 ...

  2. [Luogu4447] [AHOI2018初中组]分组

    题目描述 小可可的学校信息组总共有n 个队员,每个人都有一个实力值a[i]a[i]a[i].现在,一年一度的编程大赛就要到了,小可可的学校获得了若干个参赛名额,教练决定把学校信息组的nnn 个队员分成 ...

  3. ESP8266开发之旅 网络篇⑦ TCP Server & TCP Client

    授人以鱼不如授人以渔,目的不是为了教会你具体项目开发,而是学会学习的能力.希望大家分享给你周边需要的朋友或者同学,说不定大神成长之路有博哥的奠基石... QQ技术互动交流群:ESP8266&3 ...

  4. 快速排序方法——python实现

    参考博文:http://www.cnblogs.com/jingmoxukong/p/4302891.html 快速排序是一种交换排序. 快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出. 它的 ...

  5. docker-compose下的java应用启动顺序两部曲之一:问题分析

    在docker-compose编排多个容器时,需要按实际情况控制各容器的启动顺序,本文是<docker-compose下的java应用启动顺序两部曲>的第一篇,文中会分析启动顺序的重要性, ...

  6. TCP/IP和Socket开发经验分享

    当前与网络相关的业务主要是基于tcp/ip或http,熟悉j2ee的同学一定会对http场景下的开发比较了解.但是,精通tcp/ip以及如何构建一个直接基于tcp/ip层通讯的知识却不太多见.恰巧,最 ...

  7. VS Code断点调试PHP超详细萌新教程

    AppServ安装 1. 下载 2. 安装,一路默认设置顺便设置sql密码即可.这里建议不要修改端口,后续教程默认80端口. 3.点我测试,有下图则恭喜你AppServ安装完成. Xdebug配置 1 ...

  8. DirectX9:第一章 初始化Direct3D

    一.Direct3D概述 Direct3D是一套底层图形API,可以被视为应用程序与图形设备交互的中介. 应用程序.Direct3D以及硬件之间的交互关系: 在Direct3D和图形设备之间有一个环节 ...

  9. WordCloud安装

    1,下载 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 2,安装 (window环境安装) 找的下载文件的路径 安装 1 pip inst ...

  10. Android原生PDF功能实现:PDF阅读、PDF页面跳转、PDF手势伸缩、PDF目录树、PDF预览缩略图

    1.背景 近期,公司希望实现安卓原生端的PDF功能,要求:高效.实用. 经过两天的调研.编码,实现了一个简单Demo,如上图所示. 关于安卓原生端的PDF功能实现,技术点还是很多的,为了咱们安卓开发的 ...