論文の概要: Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02075v4
- Date: Mon, 05 May 2025 17:08:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-07 14:45:08.913551
- Title: Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries
- Title（参考訳）: 量子統計的クエリによる量子プロセスの学習
- Authors: Chirag Wadhwa, Mina Doosti,
- Abstract要約: 量子統計クエリから量子プロセスを学ぶ研究を開始する。
本稿では,予測可能な観測値の数に対して,ほぼ一致した下界を持つ効率的な平均ケースアルゴリズムを提案する。
本稿では,古典可読量子物理関数を用いた認証プロトコルに対する学習アルゴリズムの適用について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we initiate the study of learning quantum processes from quantum statistical queries. We focus on two fundamental learning tasks in this new access model: shadow tomography of quantum processes and process tomography with respect to diamond distance. For the former, we present an efficient average-case algorithm along with a nearly matching lower bound with respect to the number of observables to be predicted. For the latter, we present average-case query complexity lower bounds for learning classes of unitaries. We obtain an exponential lower bound for learning unitary 2-designs and a doubly exponential lower bound for Haar-random unitaries. Finally, we demonstrate the practical relevance of our access model by applying our learning algorithm to attack an authentication protocol using Classical-Readout Quantum Physically Unclonable Functions, partially addressing an important open question in quantum hardware security.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,量子統計的クエリから量子過程を学習する研究を開始する。
この新たなアクセスモデルでは、量子プロセスのシャドウトモグラフィーと、ダイヤモンド距離に関するプロセストモグラフィーという、2つの基本的な学習課題に焦点をあてる。
前者に対しては、予測される観測値の数に関して、ほぼ一致する下界を持つ効率的な平均ケースアルゴリズムを提案する。
後者では、ユニタリーの学習クラスに対して、平均ケースクエリの複雑さを低くする。
学習ユニタリな2-設計のための指数的下界と、ハールランダムなユニタリのための2-指数的下界を得る。
最後に、量子ハードウェアセキュリティにおいて重要なオープンな問題に部分的に対処するため、古典的可読量子物理無拘束関数を用いた認証プロトコルに学習アルゴリズムを適用することで、アクセスモデルの有効性を実証する。
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