論文の概要: Robust and efficient verification of measurement-based quantum computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10742v1
• Date: Thu, 18 May 2023 06:24:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 16:31:53.982237
• Title: Robust and efficient verification of measurement-based quantum computation
• Title（参考訳）: 計測に基づく量子計算のロバストで効率的な検証
• Authors: Zihao Li, Huangjun Zhu, Masahito Hayashi
• Abstract要約: 本稿では,ブラインド計測に基づく量子計算の信頼性と効率性を検証するためのプロトコルを提案する。 我々のプロトコルは局所的なパウリ測定しか必要とせず、現在の技術で容易に実現できる。 特に,本プロトコルは,スケーリングの振る舞いを重要度で指数関数的に向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.92085273906738
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Measurement-based quantum computation is a promising approach for realizing blind and cloud quantum computation. To obtain reliable results in this model, it is crucial to verify whether the resource graph states are accurately prepared in the adversarial scenario. However, previous verification protocols for this task are too resource consuming or noise susceptible to be applied in practice. Here, we propose a robust and efficient protocol for verifying arbitrary graph states with any prime local dimension in the adversarial scenario, which leads to a robust and efficient protocol for verifying blind measurement-based quantum computation. Our protocol requires only local Pauli measurements and is thus easy to realize with current technologies. Nevertheless, it can achieve the optimal scaling behaviors with respect to the system size and the target precision as quantified by the infidelity and significance level, which has never been achieved before. Notably, our protocol can exponentially enhance the scaling behavior with the significance level.
• Abstract（参考訳）: 計測に基づく量子計算は、盲目およびクラウド量子計算を実現するための有望なアプローチである。 このモデルで信頼性の高い結果を得るには,リソースグラフの状態が敵のシナリオで正確に準備されているかどうかを検証することが重要である。 しかし、このタスクの以前の検証プロトコルはリソース消費やノイズの影響を受けやすく、実際には適用できない。 そこで本稿では,任意のグラフ状態が逆数シナリオの任意の主局所次元で検証可能な,頑健で効率的なプロトコルを提案し,ブラインド計測に基づく量子計算を検証するための頑健で効率的なプロトコルを提案する。 我々のプロトコルは局所的なpauli測定のみを必要とするため、現在の技術で容易に実現できる。 それにもかかわらず、システムサイズと目標精度に関して、これまで達成されたことのない不確かさと重要性のレベルによって定量化された最適なスケーリング動作を達成することができる。 特に,本プロトコルは,重要度レベルでのスケーリング動作を指数関数的に向上させることができる。

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