論文の概要: Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02075v1
- Date: Tue, 3 Oct 2023 14:15:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-04 13:58:52.390030
- Title: Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries
- Title(参考訳): 量子統計クエリによる量子プロセス学習
- Authors: Chirag Wadhwa and Mina Doosti
- Abstract要約: 本稿では,量子統計クエリモデル内で量子プロセス学習を研究するための最初の学習フレームワークを紹介する。
このフレームワークにより、任意の量子プロセスに対して、証明可能な性能保証を伴う効率的なQPSQ学習者を提案することができる。
この研究は、量子プロセスの学習可能性を理解するための重要なステップであり、セキュリティへの影響に光を当てている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning complex quantum processes is a central challenge in many areas of
quantum computing and quantum machine learning, with applications in quantum
benchmarking, cryptanalysis, and variational quantum algorithms. This paper
introduces the first learning framework for studying quantum process learning
within the Quantum Statistical Query (QSQ) model, providing the first formal
definition of statistical queries to quantum processes (QPSQs). The framework
allows us to propose an efficient QPSQ learner for arbitrary quantum processes
accompanied by a provable performance guarantee. We also provide numerical
simulations to demonstrate the efficacy of this algorithm. The practical
relevance of this framework is exemplified through application in
cryptanalysis, highlighting vulnerabilities of Classical-Readout Quantum
Physical Unclonable Functions (CR-QPUFs), addressing an important open question
in the field of quantum hardware security. This work marks a significant step
towards understanding the learnability of quantum processes and shedding light
on their security implications.
- Abstract(参考訳): 複雑な量子プロセスの学習は、量子コンピューティングと量子機械学習の多くの領域において中心的な課題であり、量子ベンチマーク、暗号解析、変分量子アルゴリズムに応用されている。
本稿では,量子統計クエリ(QSQ)モデル内で量子プロセス学習を研究するための最初の学習フレームワークを紹介し,量子プロセス(QPSQ)に対する統計クエリの最初の公式定義を提供する。
このフレームワークにより,任意の量子プロセスに対する効率的なqpsq学習器の提案が可能となる。
また,本アルゴリズムの有効性を示す数値シミュレーションも提供する。
このフレームワークの実践的関連性は、暗号解析の応用を通じて実証されており、量子ハードウェアセキュリティの分野において重要な問題に対処する古典的可読量子物理不閉関数(CR-QPUF)の脆弱性を強調している。
この研究は、量子プロセスの学習可能性を理解するための重要なステップであり、セキュリティへの影響に光を当てている。
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