論文の概要: Proof-of-work consensus by quantum sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19865v1
• Date: Wed, 31 May 2023 13:58:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 16:23:53.622688
• Title: Proof-of-work consensus by quantum sampling
• Title（参考訳）: 量子サンプリングによる作業証明コンセンサス
• Authors: Deepesh Singh, Boxiang Fu, Gopikrishnan Muraleedharan, Chen-Mou Cheng, Nicolas Roussy Newton, Peter P. Rohde, Gavin K. Brennen
• Abstract要約: 我々は、ブロックチェーンコンセンサスのための量子Proof-of-Work(PoW)スキームとして、粗粒ボソンサンプリング(CGBS)と呼ばれる変種を用いることを提案する。 ユーザは現在のブロック情報に依存する入力状態を使用してボソンサンプリングを行い、そのサンプルをネットワークにコミットする。 正直なサンプルをコミットする坑夫への報酬と不正直なサンプルをコミットする坑夫への罰を組み合わせることで、ナッシュ均衡は正直なノードをインセンティブを与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Since its advent in 2011, boson-sampling has been a preferred candidate for demonstrating quantum advantage because of its simplicity and near-term requirements compared to other quantum algorithms. We propose to use a variant, called coarse-grained boson-sampling (CGBS), as a quantum Proof-of-Work (PoW) scheme for blockchain consensus. The users perform boson-sampling using input states that depend on the current block information, and commit their samples to the network. Afterward, CGBS strategies are determined which can be used to both validate samples and to reward successful miners. By combining rewards to miners committing honest samples together with penalties to miners committing dishonest samples, a Nash equilibrium is found that incentivizes honest nodes. The scheme works for both Fock state boson sampling and Gaussian boson sampling and provides dramatic speedup and energy savings relative to computation by classical hardware.
• Abstract（参考訳）: 2011年の登場以来、boson-samplingは、他の量子アルゴリズムに比べて単純さと短期的要件のため、量子優位を示す候補として好まれてきた。 我々は、ブロックチェーンコンセンサスのための量子Proof-of-Work(PoW)スキームとして、粗粒ボソンサンプリング(CGBS)と呼ばれる変種を用いることを提案する。 ユーザは現在のブロック情報に依存する入力状態を使用してボソンサンプリングを行い、サンプルをネットワークにコミットする。 その後、サンプルの検証と成功した鉱夫への報酬の両方に使用できるCGBS戦略が決定される。 鉱夫が正直なサンプルをコミットする報酬と、不正なサンプルをコミットする鉱夫への罰を組み合わせることで、ナッシュ平衡は、正直なノードにインセンティブを与える。 この方式はフォック状態ボソンサンプリングとガウスボソンサンプリングの両方で機能し、古典的なハードウェアによる計算と比較して劇的なスピードアップと省エネを提供する。

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