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　　1.一种哈希值计算方法，包括如下步骤：s1.构建基于分组粗粒化玻色采样的哈希函数的模型，包括构建生成算法g、分组粗粒化玻色采样算法和洗牌算法g；s2.输入通过生成算法g生成一系列符合玻色采样的输入；s3.将步骤s2产生的结果分别输入到分组粗粒化玻色采样算法模型中，得到一系列最大概率标签；s4.使用洗牌算法g对s3得到的结果进行打乱，得到哈希值。2.根据权利要求1所述的哈希值计算方法，其特征在于步骤s1所述的分组粗粒化玻色采样算法，具体为求出最大概率标签，最大概率标签μ1对应着一种连续粗粒化玻色采样方案，最大概率标签μ2对应着一种间隔粗粒化玻色采样方案；其中，μ1和μ2中的一个被选中为单光子情况下的实际最大概率标签；对于多光子情况，其中最大概率标签v是多光子情况下出现的标签。3.根据权利要求2所述的哈希值计算方法，其特征在于求出最大概率标签包括如下步骤：a.定义将n个不可区分的光子送入m个端口的输入配置和输出配置；b.求测量线性光学网络输出状态的玻色采样概率分布集；c.将玻色采样概率分布集分组为单光子分布集合多光子分布集；d.对单光子分布集和多光子分布集分别进行粗粒化，得到单光子和多光子分布集的最大概率标签。4.根据权利要求3所述的哈希值计算方法，其特征在于步骤a所述的定义将n个无区分的光子送入m个端口的输入配置和输出配置，具体为将n个不可区分的光子送入m个端口中，定义输入配置和输出配置为：输入配置为，输出配置为，其中s＝s1,s2,...,s

　　表示输出中占据第m个端口的光子数，n为光子的数量，m为端口的数量，per是矩阵积和式。6.根据权利要求5所述的哈希值计算方法，其特征在于步骤c所述的将玻色采样概率分布集分组为单光子分布集合多光子分布集，具体方法为：根据玻色采样是否在个n端口检测到光子，将玻色采样概率分布集分为单光子分布集和多光子分布集其中其中步骤d所述的对单光子分布集和多光子分布集分别进行粗粒化，得到单光子和多光子分布集的最大概率标签，具体方法为：(1)对于单光子分布集，使用两种粗粒化方式计算单光子分布集的最大概率标签；第一种使用连续粗粒化玻色采样方案，将单光子分布集划分为d个不相交的子集其中，第j个标签对应的概率表示为对应的最大概率标签μ1满足条件第二种使用间隔粗粒化玻色采样方案，将单光子分布集划分为d个不相交的子集其中，第j个标签对应的概率表示为对应的最大概率标签μ2满足条件最终，两种方案得到的最大概率标签μ1和μ2中的一个作为单光子最大概率标签μ；(2)对于多光子分布集，使用一种相交的粗粒化方式计算多光子分布集的最大概率标签；将多光子分布集划分为m个相交的子集其中，第j个标签对应的概率表示为对应的最大概率标签v满足条件

　　7.根据权利要求6所述的哈希值计算方法，其特征在于步骤s1所述的生成算法g，具体为输入通过生成算法g生成一系列符合玻色采样的输入；玻色采样的输入x0＝x时，依次计算其中其中k为算法g迭代次数，初始j＝1，n为光子的数量，m为端口的数量，为输入的配置，求出满足玻色采样的生成算法g，8.根据权利要求7所述的哈希值计算方法，其特征在于步骤s3所述的将步骤s2产生的结果分别输入到分组粗粒化玻色采样算法模型中，得到一系列最大概率标签，具体为：给定固定值k，将步骤s2得到的输出x

　　}为洗牌算法g的scratch串；将range串和scratch串进行打乱，range串为分组粗粒化玻色采样的单光子最大概率标签，scratch串为分组粗粒化玻色采样的多光子最大概率标签；最终得到打乱之后的数据作为哈希值。10.一种包括权利要求1～9之一所述的哈希值计算方法的数字签名方法，其特征在于包括如下步骤：1)将要签名的数据转换成二进制值x；2)将步骤1)得到的二进制值x作为输入数据，输入到上述哈希值计算方法中，得到最终的哈希值计算结果；3)将步骤2)得到的哈希值计算结果作为固定的数字签名，完成最终的数字签名。