Documentație Științifică QRNG

1. Principii Fundamentale ale Mecanicii Cuantice

Generatoarele cuantice de numere aleatorii (QRNG) se bazează pe principiile fundamentale ale mecanicii cuantice, în special pe:

Principiul Superpoziției: Un sistem cuantic poate exista simultan în mai multe stări până când este măsurat.
Principiul Incertitudinii Heisenberg: Nu putem cunoaște simultan, cu precizie arbitrară, atât poziția cât și impulsul unei particule.
Colapsul Funcției de Undă: Măsurarea unui sistem cuantic determină colapsul funcției de undă într-o singură stare.

Aceste principii garantează că rezultatele măsurătorilor cuantice sunt fundamental aleatorii și impredictibile, făcându-le ideale pentru generarea de numere cu adevărat aleatorii.

2. Divizorul de Fascicul (Beam Splitter)

În simulatorul nostru, utilizăm un divizor de fascicul pentru a genera biți aleatorii. Iată cum funcționează:

Un foton individual care întâlnește un divizor de fascicul 50/50 are o probabilitate egală de a fi transmis sau reflectat. Conform mecanicii cuantice, starea fotonului după interacțiunea cu divizorul de fascicul poate fi descrisă ca:

|ψ⟩ = (1/√2)|transmis⟩ + (1/√2)|reflectat⟩

Când detectăm fotonul, funcția de undă colapsează, iar fotonul este observat fie în starea "transmis" (care generează un bit "0"), fie în starea "reflectat" (care generează un bit "1"). Acest proces este fundamental aleatoriu și nu poate fi prezis, chiar dacă am cunoaște toate condițiile inițiale.

3. Avantajele QRNG față de PRNG

Generatoarele cuantice de numere aleatorii (QRNG) oferă mai multe avantaje față de generatoarele pseudo-aleatorii (PRNG) convenționale:

Aleatoriu cu adevărat: QRNG generează numere aleatorii bazate pe fenomene cuantice fundamentale, nu pe algoritmi deterministi.
Impredictibilitate: Nu există o "sămânță" care să poată fi folosită pentru a reproduce secvența.
Securitate îmbunătățită: Ideal pentru aplicații criptografice, deoarece numerele nu pot fi prezise sau reproduse de atacatori.
Non-periodicitate: PRNG-urile au cicluri care se repetă eventual; QRNG-urile nu au astfel de limitări.

4. Implementarea Practică a QRNG

În implementările practice, QRNG-urile pot folosi diverse surse de aleatoritate cuantică:

Divizoare de fascicul optice (ca în simulatorul nostru)
Zgomot cuantic în diode
Dezintegrare radioactivă
Fluctuații ale vidului cuantic

Simulatorul nostru modelează un QRNG bazat pe divizoare de fascicul optice, unde fotonii individuali sunt emiși de o sursă laser și apoi detectați după ce trec printr-un divizor de fascicul.

5. Aplicații ale QRNG

Numerele aleatorii generate cuantic sunt esențiale în multe domenii:

Criptografie cuantică: Pentru generarea cheilor în protocoale precum QKD (Quantum Key Distribution)
Simulări Monte Carlo: În fizică, finanțe și alte domenii
Jocuri de noroc: Pentru asigurarea corectitudinii
Securitate informatică: Pentru generarea de chei criptografice robuste
Cercetare științifică: În experimente care necesită eșantionare aleatorie

6. Testarea Calității Numerelor Aleatorii

Pentru a verifica calitatea numerelor aleatorii generate, se utilizează diverse teste statistice:

Testul de frecvență: Verifică dacă biții 0 și 1 apar cu frecvențe aproximativ egale
Testul de serii: Analizează frecvența perechilor de biți (00, 01, 10, 11)
Testul de autocorelație: Verifică dacă există corelații între biți la diferite distanțe
Suita de teste NIST SP 800-22: Un set standardizat de teste pentru evaluarea generatoarelor de numere aleatorii

Referințe

Nielsen, M. A., & Chuang, I. L. (2010). Quantum Computation and Quantum Information: 10th Anniversary Edition. Cambridge University Press.

Herrero-Collantes, M., & Garcia-Escartin, J. C. (2017). Quantum random number generators. Reviews of Modern Physics, 89(1), 015004.

Acín, A., & Masanes, L. (2016). Certified randomness in quantum physics. Nature, 540(7632), 213-219.

Rukhin, A., et al. (2010). A Statistical Test Suite for Random and Pseudorandom Number Generators for Cryptographic Applications. NIST Special Publication 800-22 Revision 1a.