論文の概要: Faster Mixing of Higher-Dimensional Random Reversible Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14614v1
• Date: Sun, 22 Sep 2024 22:28:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 21:57:16.587508
• Title: Faster Mixing of Higher-Dimensional Random Reversible Circuits
• Title（参考訳）: 高次元ランダム可逆回路の高速混合
• Authors: William Gay, William He, Nicholas Kocurek,
• Abstract要約: 我々の主な成果は、深さに依存するサブ線形-in-$n$のランダム可逆回路の自然なクラスを初めて構築することである。 我々の構築は、実用的な暗号の考慮によって動機付けられており、DESやAESといった実用的なブロック暗号の設計に着想を得ている。 我々の回路モデルの主な特徴は、高次元格子上に構築されたゲートアーキテクチャである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10241134756773229
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We continue the study of the approximate $k$-wise independence of random reversible circuits as permutations of $\{\pm1\}^n$. Our main result is the first construction of a natural class of random reversible circuits with a sublinear-in-$n$ dependence on depth. Our construction is motivated by considerations in practical cryptography and is somewhat inspired by the design of practical block ciphers, such as DES and AES. Previous constructions of He and O'Donnell [HO24], which were built with gate architectures on one-dimensional lattices, suffered from an inherent linear-in-$n$ dependence on depth. The main novelty of our circuit model is a gate architecture built on higher-dimensional lattices.
• Abstract（参考訳）: 我々は、$\{\pm1\}^n$ の置換として、ランダム可逆回路の近似 $k$-wise 独立性の研究を継続する。 我々の主な成果は、深さに依存するサブ線形-in-$n$のランダム可逆回路の自然なクラスを初めて構築することである。 我々の構築は、実用的な暗号の考慮によって動機付けられており、DESやAESといった実用的なブロック暗号の設計に着想を得ている。 1次元格子上のゲートアーキテクチャで構築されたHeとO'Donnell [HO24] の以前の構成は、深さへの固有の線形-in-$n$依存に悩まされていた。 我々の回路モデルの主な特徴は、高次元格子上に構築されたゲートアーキテクチャである。

関連論文リスト

• Convergence efficiency of quantum gates and circuits [1.3836910960262494]
  ロックされたガジェット」モデルにより、ゲートと回路アーキテクチャの収束効率を評価・比較できる。 我々は、より高い位置にあるゲートの分析を行い、マルゴラス門が他のよく知られたゲートよりも優れていることを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T17:40:19Z)
• More global randomness from less random local gates [0.26388783516590225]
  非ハールランダムな局所ゲートを持つ一次元ランダム回路は、同じ回路構造を持つハールランダム回路に比べて、かなり大域的ランダム性を示すことが証明された。 本研究は、ランダム化ベンチマークのための回路深さ境界の改善と、浅いランダム回路からの近似ユニタリな2-設計の生成に応用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T16:51:52Z)
• On the Constant Depth Implementation of Pauli Exponentials [49.48516314472825]
  任意の指数を$mathcalO(n)$ ancillae と 2体 XX と ZZ の相互作用を用いて一定深さの回路に分解する。 クビットリサイクルの恩恵を受ける回路の書き直し規則を導入し,本手法の正しさを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T17:09:08Z)
• Random unitaries in extremely low depth [0.8680580889074451]
  1D線を含む任意の幾何学上のランダム量子回路は、$log n$ 深さで$n$ qubits以上の近似ユニタリな設計をすることができることを証明している。 同様に、1D回路で擬似ランダムユニタリ(PRU)を$textpoly log n $ depthで、全接続回路で$textpoly log n $ depthで構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T15:27:48Z)
• Crooked indifferentiability of the Feistel Construction [53.572703605492904]
  Feistelの構築は擬似乱数置換とブロック暗号を構築するための基本的な技術である。 本稿では, アルゴリズム置換攻撃に対しても, 簡単な構成法が適用可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T04:29:24Z)
• Circuit Transformer: End-to-end Circuit Design by Predicting the Next Gate [20.8279111910994]
  言語はシーケンシャルなシンボルを通して表現する卓越した人間の能力であり、近年の大規模言語モデル(LLM)の進歩によって計算的に習得されている。 LLMは理解と推論において前例のない能力を示した。 回路も十分に大きな「回路モデル」でマスターでき、次の論理ゲートを単に予測することで電子設計タスクを克服できるだろうか?
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T03:24:14Z)
• Approximate t-designs in generic circuit architectures [0.0]
  単位的 t-設計(英: Unitary t-designs)は、第一の t モーメントが極大ランダムに現れるユニタリ群上の分布である。 これまでの研究は、あるランダム量子回路が近似t-設計をアンサンブルする深さのいくつかの上限を確立してきた。 ここでは、これらの境界はハールランダムの2つのサイトゲートの任意の固定されたアーキテクチャに拡張可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T17:49:44Z)
• CktGNN: Circuit Graph Neural Network for Electronic Design Automation [67.29634073660239]
  本稿では,回路トポロジ生成とデバイスサイズを同時に行う回路グラフニューラルネットワーク(CktGNN)を提案する。 オープンサーキットベンチマーク(OCB: Open Circuit Benchmark)は、オープンソースのデータセットで、10ドル(約10万円)の異なるオペレーショナルアンプを含む。 我々の研究は、アナログ回路のための学習ベースのオープンソース設計自動化への道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T02:20:25Z)
• Exponential Separations in Symmetric Neural Networks [48.80300074254758]
  我々は、対称なNetworkparencitesantoro 2017simple ArchitectureをDeepSetsparencitezaheerdeep Architectureの自然な一般化と見なしている。 解析活性化関数の制限の下で、次元が$N$の集合に作用する対称函数を$D$で構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-02T19:45:10Z)
• Adaptive constant-depth circuits for manipulating non-abelian anyons [65.62256987706128]
  北エフの量子二重モデルは有限群$G$に基づく。 本稿では, (a) 基底状態の生成, (b) 任意の距離で分離されたエノン対の生成, (c) 非破壊的トポロジカル電荷測定のための量子回路について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-04T08:10:36Z)
• A Permutation-Equivariant Neural Network Architecture For Auction Design [49.41561446069114]
  期待収益を最大化するインセンティブ互換オークションの設計は、オークションデザインの中心的な問題である。 本研究では、置換同変対称性を有するオークション設計問題を考察し、置換同変最適機構を完全に回復できるニューラルネットワークを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T00:37:36Z)

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。