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Multicasting Homogeneous and Heterogeneous Quantum States in Quantum Networks
In this paper, we target the practical implementation issues of quantum
multicast networks. First, we design a recursive lossless compression that
allows us to control the trade-off between the circuit complexity and the
dimension of the compressed quantum state. We give a formula that describes the
trade-off, and further analyze how the formula is affected by the controlling
parameter of the recursive procedure. Our recursive lossless compression can be
applied in a quantum multicast network where the source outputs homogeneous
quantum states (many copies of a quantum state) to a set of destinations
through a bottleneck. Such a recursive lossless compression is extremely useful
in the current situation where the technology of producing large-scale quantum
circuits is limited. Second, we develop two lossless compression schemes that
work for heterogeneous quantum states (many copies of a set of quantum states)
when the set of quantum states satisfies a certain structure. The heterogeneous
compression schemes provide extra compressing power over the homogeneous
compression scheme. Finally, we realize our heterogeneous compression schemes
in several quantum multicast networks, including the single-source
multi-terminal model, the multi-source multi-terminal model, and the ring
networks. We then analyze the bandwidth requirements for these network models.Comment: 24 pages, 9 figure
Data Security using Reversible Data Hiding with Optimal Value Transfer
In this paper a novel reversible data hiding algorithm is used which can recover image without any distortion. This algorithm uses zero or minimum points of an image and modifies the pixel. It is proved experimentally that the peak signal to noise ratio of the marked image generated by this method and the original image is guaranteed to be above 48 dB this lower bound of peak signal to noise ratio is much higher than all reversible data hiding technique present in the literature. Execution time of proposed system is short. The algorithm has been successfully applied to all types of images
JPEG steganography with particle swarm optimization accelerated by AVX
Digital steganography aims at hiding secret messages in digital data transmitted over insecure channels. The JPEG format is prevalent in digital communication, and images are often used as cover objects in digital steganography. Optimization methods can improve the properties of images with embedded secret but introduce additional computational complexity to their processing. AVX instructions available in modern CPUs are, in this work, used to accelerate data parallel operations that are part of image steganography with advanced optimizations.Web of Science328art. no. e544
Visuelle Analyse großer Partikeldaten
Partikelsimulationen sind eine bewährte und weit verbreitete numerische Methode in der Forschung und Technik. Beispielsweise werden Partikelsimulationen zur Erforschung der Kraftstoffzerstäubung in Flugzeugturbinen eingesetzt. Auch die Entstehung des Universums wird durch die Simulation von dunkler Materiepartikeln untersucht. Die hierbei produzierten Datenmengen sind immens. So enthalten aktuelle Simulationen Billionen von Partikeln, die sich über die Zeit bewegen und miteinander interagieren. Die Visualisierung bietet ein großes Potenzial zur Exploration, Validation und Analyse wissenschaftlicher Datensätze sowie der zugrundeliegenden
Modelle. Allerdings liegt der Fokus meist auf strukturierten Daten mit einer regulären Topologie. Im Gegensatz hierzu bewegen sich Partikel frei durch Raum und Zeit. Diese Betrachtungsweise ist aus der Physik als das lagrange Bezugssystem bekannt. Zwar können Partikel aus dem lagrangen in ein reguläres eulersches Bezugssystem, wie beispielsweise in ein uniformes Gitter, konvertiert werden. Dies ist bei einer großen Menge an Partikeln jedoch mit einem erheblichen Aufwand verbunden. Darüber hinaus führt diese Konversion meist zu einem Verlust der Präzision bei gleichzeitig erhöhtem Speicherverbrauch. Im Rahmen dieser Dissertation werde ich neue Visualisierungstechniken erforschen, welche speziell auf der lagrangen Sichtweise basieren. Diese ermöglichen eine effiziente und effektive visuelle Analyse großer Partikeldaten
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