Camellia密码算法S盒的量子电路优化

S盒是Camellia密码算法重要的非线性组件。使用Toffoli门、CNOT门和NOT门构建Camellia密码算法S盒的量子电路。为了降低计算的复杂度,根据S盒的代数表达式,将有限域GF(2^(8))中的乘法求逆运算同构到GF((2^(4))^(2))的复合域中的运算,构造出Camellia密码算法S盒的量子电路。在优化方面,将仿射矩阵、同构矩阵以及一组CNOT门对应的矩阵先进行乘法操作,再进行综合,使用DORCIS工具优化GF(2^(4))中乘法求逆的量子电路,运用W-Type算法优化矩阵运算的量子电路。最终得到的S盒的量子电路只需使用20个量子比特,52个Toffoli门、178个CNOT门和13个NOT门,Toffoli深度为40,电路深度为130。该量子电路的正确性通过IBM公司的Aer模拟器进行验证。相比于已有的结果,文中使用的量子资源有了进一步的减少。

SM4密码算法S盒的量子电路优化

S盒是SM4密码算法中的重要非线性组件.首先基于复合域理论,将S盒代数表达式中有限域GF(2^(8))中的运算同构到复合域GF((2^(4))2)中的运算,然后使用NCT门库逐步构建并优化各个运算的量子电路,最后综合出完整的S盒量子电路.为降低Toffoli门的使用量,根据GF(24)中乘法计算的代数表达式,选取使用Toffoli门最少的量子电路.为了降低CNOT门的使用量,主要从三方面优化:一是使用最优的CNOT电路综合出4阶矩阵的量子电路;二是采用置换矩阵法以及优化子电路的方式综合出8阶矩阵的量子电路;三是通过先合并计算再综合的思路优化整个S盒中CNOT门的数量.该S盒量子电路使用Qiskit Aer量子模拟器实现,并验证了其正确性.经量子资源分析,该优化的S盒量子电路一共使用了21个量子比特、10个NOT门、152个CNOT门和34个Toffoli门,电路深度为97.Toffoli门数量、总量子逻辑门数量、电路深度等相比已有结果都有较大减少.

基于SARIMA模型的山西省居民消费价格指数分析与预测

居民消费价格指数(CPI)是一项反映城乡居民所购买生活消费品和服务项目的价格水平变动情况的宏观经济指标。本文选取山西省2016年1月至2022年12月的CPI月度数据,利用R软件,建立SARIMA模型进行时间序列分析。经检验,ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12模型的拟合效果较好。用该模型预测山西省未来一年的CPI,发现数据走势平稳。