基于深度学习优化连续变量量子密钥分发信息协商中量化操作的方法

本发明提供一种基于深度学习优化连续变量量子密钥分发信息协商中量化操作的方法，包括：量子发送端和量子接收端分别获得第一原始高斯序列和第二原始高斯序列；量子接收端随机生成随机高斯序列，并获得新的高斯序列发给量子发送端；量子发送端得到目标高斯序列；量子接收端基于训练好的深度神经网络获取优化量化函数，和通过优化量化函数将随机高斯序列量化分切成m层原始密钥串，并将前k层原始密钥串直接发给量子发送端，及计算后m‑k层原始密钥串的校检子发给量子发送端；量子发送端进行信息协商；本发明通过深度神经网络对量化函数进行优化，实现自适应调整量化过程，以最小化量化过程中的误差，减少量化过程中的信息损失，提升量化效率。