論文の概要: Probably approximately correct quantum source coding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06841v1
- Date: Mon, 13 Dec 2021 17:57:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-04 16:33:07.168823
- Title: Probably approximately correct quantum source coding
- Title（参考訳）: おそらくほぼ正確な量子源符号化
- Authors: Armando Angrisani, Brian Coyle and Elham Kashefi
- Abstract要約: Holevo と Nayak の境界は、量子状態に格納できる古典的な情報の量を推定する。
量子学習理論における2つの新しい応用と、純粋に古典的なクライアントを用いた代入量子計算について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Information-theoretic lower bounds are often encountered in several branches
of computer science, including learning theory and cryptography. In the quantum
setting, Holevo's and Nayak's bounds give an estimate of the amount of
classical information that can be stored in a quantum state. Previous works
have shown how to combine information-theoretic tools with a counting argument
to lower bound the sample complexity of distribution-free quantum probably
approximately correct (PAC) learning. In our work, we establish the notion of
Probably Approximately Correct Source Coding and we show two novel applications
in quantum learning theory and delegated quantum computation with a purely
classical client. In particular, we provide a lower bound of the sample
complexity of a quantum learner for arbitrary functions under the Zipf
distribution, and we improve the security guarantees of a classically-driven
delegation protocol for measurement-based quantum computation (MBQC).
- Abstract（参考訳）: 情報理論の下界は、学習理論や暗号など、コンピュータ科学のいくつかの分野でしばしば見られる。
量子設定において、ホールボとナヤックの境界は量子状態に保存される古典的情報量の推定を与える。
従来の研究では、情報理論ツールと数え上げ引数を組み合わせることで、分散自由量子(PAC)学習のサンプル複雑性を低く抑える方法が示されている。
本研究では、おそらくほぼ正しいソース符号化の概念を確立し、量子学習理論における2つの新しい応用と、純粋に古典的クライアントによる量子計算の委譲を示す。
特に、Zipf分布下の任意の関数に対する量子学習者のサンプル複雑性の低い境界を提供し、測定に基づく量子計算(MBQC)のための古典的に駆動されるデリゲートプロトコルのセキュリティ保証を改善する。
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