論文の概要: Delegated variational quantum algorithms based on quantum homomorphic encryption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10433v1
• Date: Wed, 25 Jan 2023 07:00:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-26 15:46:57.124568
• Title: Delegated variational quantum algorithms based on quantum homomorphic encryption
• Title（参考訳）: 量子準同型暗号に基づくデリゲート変分量子アルゴリズム
• Authors: Qin Li, Junyu Quan, Jinjing Shi, Shichao Zhang, Xuelong Li
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、量子デバイス上で量子アドバンテージを達成するための最も有望な候補の1つである。 クライアントのプライベートデータは、そのような量子クラウドモデルで量子サーバにリークされる可能性がある。 量子サーバが暗号化データを計算するための新しい量子ホモモルフィック暗号(QHE)スキームが構築されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.50567607858659
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) are considered as one of the most promising candidates for achieving quantum advantages on quantum devices in the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era. They have been developed for numerous applications such as image processing and solving linear systems of equations. The application of VQAs can be greatly enlarged if users with limited quantum capabilities can run them on remote powerful quantum computers. But the private data of clients may be leaked to quantum servers in such a quantum cloud model. To solve the problem, a novel quantum homomorphic encryption (QHE) scheme which is client-friendly and suitable for VQAs is constructed for quantum servers to calculate encrypted data. Then delegated VQAs are proposed based on the given QHE scheme, where the server can train the ansatz circuit using the client's data even without knowing the real input and the output of the client. Furthermore, a delegated variational quantum classifier to identify handwritten digit images is given as a specific example of delegated VQAs and simulated on the cloud platform of Original Quantum to show its feasibility.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代に量子デバイス上で量子アドバンテージを達成する最も有望な候補の1つである。 画像処理や方程式の線形系解法など多くの用途で開発された。 VQAsの応用は、限られた量子能力を持つユーザーがリモートの強力な量子コンピュータ上でそれらを実行することができれば、大幅に拡大することができる。 しかし、クライアントのプライベートデータは、そのような量子クラウドモデルで量子サーバにリークされる可能性がある。 この問題を解決するために、クライアントフレンドリでVQAに適した新しい量子同相暗号(QHE)スキームを構築し、暗号化されたデータを計算する。 次に、サーバは、クライアントの実際の入力や出力を知らずに、クライアントのデータを用いて、アンザッツ回路をトレーニングできる、所定のQHEスキームに基づいてデリゲートVQAを提案する。 さらに、手書きの数字画像を特定するデリゲート変分量子分類器をデリゲートvqaの具体例とし、その実現可能性を示すために元の量子のクラウドプラットフォーム上でシミュレートする。

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