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量子随机数发生器的量子态演化过程建模与仿真分析1

量子随机数发生器的量子态演化过程建模与仿真分析

摘要

量子随机数发生器（QRNG）作为量子信息科学的重要应用之一，在密码学、科学

计算和金融建模等领域具有不可替代的价值。本报告系统性地研究了量子随机数发生

器中量子态演化过程的建模与仿真分析方法。首先，我们分析了QRNG的基本原理和

现有技术路线，指出当前量子态演化过程建模存在的理论局限性和技术瓶颈。其次，基

于量子力学基本原理，建立了完整的量子态演化数学模型，包括密度矩阵描述、主方程

推导和纠缠态演化分析等关键内容。接着，我们设计了多层次的仿真分析框架，开发了

专用的量子态演化仿真平台，并提出了基于机器学习的量子态演化预测方法。研究结果

表明，所提出的模型能够准确描述量子态在QRNG系统中的演化过程，仿真平台可有

效预测系统性能并优化设计参数。本报告的创新点在于建立了首个完整的QRNG量子

态演化理论框架，开发了高性能仿真工具，并提出了基于深度学习的量子态演化预测算

法。研究成果将为下一代高安全性QRNG系统的设计提供理论支撑和技术储备，对推

动量子信息技术产业化具有重要意义。

引言与背景

量子随机数发生器作为量子信息技术的重要分支，其研究与应用已引起全球范围

内的广泛关注。随着数字化转型的深入推进，对高质量随机数的需求日益增长，特别是

在密码学、安全通信和蒙特卡洛模拟等关键领域。传统伪随机数生成器由于其确定性本

质，在安全性方面存在固有缺陷，而量子随机数发生器基于量子力学基本原理，能够产

生真正的随机数，具有不可预测性和不可重复性的独特优势。

近年来，量子计算和量子通信技术的快速发展为QRNG的研究提供了新的机遇和

挑战。根据国际量子技术产业联盟2023年发布的报告，全球QRNG市场规模预计将

在2030年达到50亿美元，年复合增长率超过25%。我国在”十四五”规划中明确提出要

加快量子信息技术研发和应用，将QRNG列为重点发展方向之一。这些政策导向和市

场趋势表明，深入研究QRNG的核心技术具有重要的战略意义和经济价值。

从技术发展历程来看，QRNG的研究已经从早期的单光子探测方案发展到现在的

集成化、芯片化解决方案。然而，现有QRNG系统在量子态演化过程的精确建模和高

效仿真方面仍存在明显不足。一方面，量子态在真实环境中不可避免地会受到退相干效

应的影响，如何准确描述这一过程仍是理论难题；另一方面，QRNG系统的优化设计

需要高效的仿真工具支持，而现有仿真方法在计算精度和效率之间难以取得平衡。

本报告针对上述问题，系统性地研究QRNG中量子态演化过程的建模与仿真分析

方法。通过建立完整的理论框架和开发高效的仿真工具，为QRNG系统的设计优化和

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性能提升提供科学依据。研究内容不仅具有重要的理论价值，而且对推动QRNG技术

的产业化应用具有现实意义。

研究概述

量子随机数发生器的核心在于利用量子力学固有的不确定性来产生真正的随机数。

本研究聚焦于QRNG系统中量子态演化过程的建模与仿真分析，旨在解决当前QRNG

技术发展中的关键理论和技术问题。研究范围涵盖从基本量子力学原理到实际系统实

现的完整链条，包括量子态的数学描述、演化动力学建模、退相干效应分析、仿真平台

开发以及性能优化方法等多个方面。

研究内容主要分为三个层次：理论层面，我们将建立完整的量子态演化数学模型，

包括纯态和混合态的演化描述、开放量子系统的主方程推导以及多体纠缠态的演化分

析；技术层面，我们将开发专用的量子态演化仿真平台，实现从微观量子过程到宏观系

统行为的跨尺度仿真；应用层面，我们将研究基于仿真结果的QRNG系统优化方法，

包括参数优化、结构设计和性能预测等。

研究的创新点主要体现在三个方面：一是首次建立了适用于QRNG系统的完整量

子态演化理论框架，统一了不同物理实现方案下的量子态描述方法；二是开发了基于

GPU加速的高性能量子态仿真引擎，显著提高了大规模量子系统的仿真效率；三是提

出了基于深度学习的量子态演化预测算法，能够实时预测QRNG系统的性能变化。

研究的技术路线采用理论建模、仿真验证和实验测试相结合的方法。首先通过理论

分析