Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Local Differential Privacy and Quantum Statistical Query Model

論文の概要: Quantum Local Differential Privacy and Quantum Statistical Query Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03591v1
Date: Mon, 7 Mar 2022 18:38:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-08 18:28:04.435778
Title: Quantum Local Differential Privacy and Quantum Statistical Query Model
Title（参考訳）: 量子局所微分プライバシーと量子統計的クエリモデル
Authors: Armando Angrisani and Elham Kashefi
Abstract要約: 私立学習の問題はコンピュータ科学で広く研究されている。量子局所微分プライバシーの形式的定義を与え、上記の結果を量子計算に拡張する。
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: The problem of private learning has been extensively studied in classical computer science. Notably, a striking equivalence between local differentially private learning and statistical query learning has been shown. In addition, the statistical query model has been recently extended to quantum computation. In this work, we give a formal definition of quantum local differential privacy and we extend the aforementioned result to quantum computation.
Abstract（参考訳）: 個人学習の問題は古典的コンピュータ科学で広く研究されてきた。特に,局所的な差分学習と統計的クエリ学習の有意な等価性が示されている。さらに、統計クエリモデルも最近量子計算に拡張されている。本研究では,量子局所微分プライバシーを形式的に定義し,上記の結果を量子計算に拡張する。

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