論文の概要: Quantum Differentially Private Sparse Regression Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11921v2
• Date: Mon, 30 May 2022 06:38:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 13:14:41.029976
• Title: Quantum Differentially Private Sparse Regression Learning
• Title（参考訳）: 量子差分的スパース回帰学習
• Authors: Yuxuan Du and Min-Hsiu Hsieh and Tongliang Liu and Shan You and Dacheng Tao
• Abstract要約: 我々は、スパース回帰問題を解くために、効率的な量子微分プライベート(QDP)ラッソ推定器を考案する。 最後に、QDP Lasso はプライバシー保証付きで $tildeO(N-2/3)$ に近い最適ユーティリティを実現していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 132.1981461292324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The eligibility of various advanced quantum algorithms will be questioned if they can not guarantee privacy. To fill this knowledge gap, here we devise an efficient quantum differentially private (QDP) Lasso estimator to solve sparse regression tasks. Concretely, given $N$ $d$-dimensional data points with $N\ll d$, we first prove that the optimal classical and quantum non-private Lasso requires $\Omega(N+d)$ and $\Omega(\sqrt{N}+\sqrt{d})$ runtime, respectively. We next prove that the runtime cost of QDP Lasso is \textit{dimension independent}, i.e., $O(N^{5/2})$, which implies that the QDP Lasso can be faster than both the optimal classical and quantum non-private Lasso. Last, we exhibit that the QDP Lasso attains a near-optimal utility bound $\tilde{O}(N^{-2/3})$ with privacy guarantees and discuss the chance to realize it on near-term quantum chips with advantages.
• Abstract（参考訳）: 様々な高度な量子アルゴリズムの適性は、プライバシーを保証できないかどうか疑問視される。 この知識ギャップを埋めるために、スパース回帰問題を解くための効率的な量子微分プライベート(QDP)ラッソ推定器を考案する。 具体的には、$N$$d$-次元データポイントと$N\ll d$が与えられたとき、最適古典的および量子的非プライベートなラスソがそれぞれ$\Omega(N+d)$と$\Omega(\sqrt{N}+\sqrt{d})$ランタイムを必要とすることを最初に証明する。 次に、QDP Lassoのランタイムコストが \textit{dimension independent}、すなわち$O(N^{5/2})$であることを証明する。 最後に、QDP Lasso はプライバシー保証付きで$\tilde{O}(N^{-2/3})$ に近い最適効用を達成でき、短期量子チップでそれを実現するための利点を議論する。

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