論文の概要: Proof-of-work consensus by quantum sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19865v2
- Date: Fri, 12 Jan 2024 02:28:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-16 00:17:18.882966
- 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, Gopikrishnan Muraleedharan, Boxiang Fu, 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。
関連論文リスト
- Demonstration of Robust and Efficient Quantum Property Learning with
Shallow Shadows [1.412425180760368]
本稿では,現在の量子コンピューティングプラットフォーム上での量子状態のキャラクタリゼーションのための,頑健な浅層影プロトコルを提案する。
提案プロトコルは, 期待値, 忠実度, 絡み合いエントロピーなどの状態特性を, サンプルの複雑さを低く保ちながら正確に復元する。
この理論的および実験的分析を組み合わせることで、ロバストな浅い影プロトコルは、スケーラブルで堅牢でサンプル効率のよいプロトコルとして位置づけられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T21:53:32Z) - Counting collisions in random circuit sampling for benchmarking quantum
computers [0.7252027234425332]
ランダムな量子回路の測定における衝突回数のカウントは、量子コンピュータの品質の実用的なベンチマークとなることを示す。
この量は、適切に正規化されている場合、「衝突異常」ベンチマークや「衝突容積」テストとして使用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-07T11:12:30Z) - Experimental anonymous quantum conferencing [72.27323884094953]
我々はGreenberger-Horne-Zeilinger (GHZ)-state entanglement を用いた6ユーザ量子ネットワークにおけるAQCKAタスクを実験的に実装した。
また,このプロトコルは,鍵効果が有限である4ユーザシナリオにおいて有利であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T19:00:01Z) - A hybrid quantum-classical approach for inference on restricted
Boltzmann machines [1.0928470926399563]
ボルツマンマシンは多くの実世界のアプリケーションを持つ強力な機械学習モデルである。
ボルツマンマシンの統計的推測はその後部分布からサンプリングすることで行うことができる。
量子コンピュータは、いくつかの非自明な問題を効率的に解くことを約束している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-31T11:10:31Z) - Certified Randomness from Quantum Supremacy [5.313318620422295]
本稿では、暗号的に認証されたランダムビットを生成するような、短期量子デバイスのためのアプリケーションを提案する。
提案プロトコルは,ランダム回路サンプリングに基づいて,既存の「量子超越性」実験を再利用する。
我々のプロトコルの出力は、計算不能な敵に対しても予測不可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T23:28:31Z) - Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。
サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。
格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-12T15:06:32Z) - Efficient Bipartite Entanglement Detection Scheme with a Quantum
Adversarial Solver [89.80359585967642]
パラメータ化量子回路で完了した2プレーヤゼロサムゲームとして,両部絡み検出を再構成する。
このプロトコルを線形光ネットワーク上で実験的に実装し、5量子量子純状態と2量子量子混合状態の両部絡み検出に有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-15T09:46:45Z) - Certification of Gaussian Boson Sampling via graph theory [4.063872661554895]
実ガウスボソンサンプリング装置の光子計数とグラフ中の完全マッチング数との接続を利用する。
本フレームワークでは,グラフ特徴ベクトルとグラフカーネルの分布を利用した2つのアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-15T20:22:28Z) - Cluster-Promoting Quantization with Bit-Drop for Minimizing Network
Quantization Loss [61.26793005355441]
クラスタ・プロモーティング・量子化(CPQ)は、ニューラルネットワークに最適な量子化グリッドを見つける。
DropBitsは、ニューロンの代わりにランダムにビットをドロップする標準のドロップアウト正規化を改訂する新しいビットドロップ技術である。
本手法を様々なベンチマークデータセットとネットワークアーキテクチャ上で実験的に検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-05T15:15:07Z) - Reparameterized Sampling for Generative Adversarial Networks [71.30132908130581]
本稿では,マルコフ連鎖をジェネレータの潜在空間に再配置することで,一般依存型提案を可能にする新しいサンプリング手法REP-GANを提案する。
実験的な実験により、我々のREP-GANはサンプル効率を大幅に改善し、同時により良いサンプル品質を得ることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-01T10:34:55Z) - Quantum Communication Complexity of Distribution Testing [114.31181206328276]
2人のプレーヤーが1つのディストリビューションから$t$のサンプルを受け取ります。
目標は、2つの分布が等しいか、または$epsilon$-far であるかどうかを決定することである。
この問題の量子通信複雑性が$tildeO$(tepsilon2)$ qubitsであることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-26T09:05:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。