論文の概要: Nonlocal Games and Self-tests in the Presence of Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20350v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 17:45:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.928075
• Title: Nonlocal Games and Self-tests in the Presence of Noise
• Title（参考訳）: 騒音下における非局所ゲームとセルフテスト
• Authors: Honghao Fu, Minglong Qin, Haochen Xu, Penghui Yao,
• Abstract要約: ハイノイズ政権における自己検査について研究する。 これらは、ハイノイズ状態において堅牢であり、選手の計測値がうるさい場合でも音が残る最初の自己テストである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.763471774242237
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Self-testing is a key characteristic of certain nonlocal games, which allow one to uniquely determine the underlying quantum state and measurement operators used by the players, based solely on their observed input-output correlations [MY04]. Motivated by the limitations of current quantum devices, we study self-testing in the high-noise regime, where the two players are restricted to sharing many copies of a noisy entangled state with an arbitrary constant noise rate. In this setting, many existing self-tests fail to certify any nontrivial structure. We first characterize the maximal winning probabilities of the CHSH game [CHSH69], the Magic Square game [Mer90a], and the 2-out-of-n CHSH game [CRSV18] as functions of the noise rate, under the assumption that players use traceless observables. These results enable the construction of device-independent protocols for estimating the noise rate. Building on this analysis, we show that these three games--together with an additional test enforcing the tracelessness of binary observables--can self-test one, two, and n pairs of anticommuting Pauli operators, respectively. These are the first known self-tests that are robust in the high-noise regime and remain sound even when the players' measurements are noisy. Our proofs rely on Sum-of-Squares (SoS) decompositions and Pauli analysis techniques developed in the contexts of quantum proof systems and quantum learning theory.
• Abstract（参考訳）: セルフテストは特定の非局所ゲームの重要な特徴であり、プレイヤーが使用する量子状態と測定演算子を、観察された入出力相関 [MY04] のみに基づいて一意に決定することができる。 現在の量子デバイスの限界に触発されて、我々は高雑音状態における自己検査を研究し、そこでは、2人のプレーヤーは任意の定音率でノイズの多い絡み合った状態の多くのコピーを共有することに制限される。 この設定では、既存の多くの自己テストは非自明な構造を証明できない。 まず,音速関数としてCHSHゲーム[CHSH69],Magic Squareゲーム[Mer90a],および2-out-of-nCHSHゲーム[CRSV18]の最大勝利確率を,プレイヤーがトレースレスオブザーバブルを使用するという仮定の下で特徴付ける。 これらの結果から、ノイズ率を推定するためのデバイスに依存しないプロトコルの構築が可能となった。 この分析に基づいて、これらの3つのゲームは、それぞれが非可換なパウリ作用素の自己検定1対、2対、およびn対の反可換なパウリ作用素のトレーサビリティを強制する追加のテストを含むことを示した。 これらは、ハイノイズ状態において堅牢であり、選手の計測値がうるさい場合でも音が残る最初の自己テストである。 我々の証明は、量子証明システムと量子学習理論の文脈で開発されたサム・オブ・スクエア分解(SoS)とパウリ分析技術に依存している。

関連論文リスト

• Disambiguating Pauli noise in quantum computers [5.9039349711987645]
  学習可能なパラメータが自己整合的に特徴づけられる場合、学習不可能な(ゲージ)自由度はノイズダイナミクスやエラー軽減の予測に影響を与えないことを示す。 我々は,最近導入されたゲートセットパウリ雑音学習の枠組みを用いて,完全ゲートセットの雑音を効率よく自己整合的に特徴付け,緩和する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-28T17:46:17Z)
• Noise-Robust Self-Testing: Detecting Non-Locality in Noisy Non-Local Inputs [0.0]
  非局所ゲームは量子系の非局所性と絡み合いをテストする。 これらは、信頼できないデバイスにおける量子状態の証明にセルフテストで使用される。 現在の文献には、ノイズ・ロバスト性の標準化された尺度が欠けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-18T16:55:33Z)
• Bayesian Quantum Amplitude Estimation [46.03321798937855]
  量子振幅推定のための問題調整およびノイズ認識ベイズアルゴリズムであるBAEを提案する。 耐障害性シナリオでは、BAEはハイゼンベルク限界を飽和させることができ、デバイスノイズが存在する場合、BAEはそれを動的に特徴付け、自己適応することができる。 本稿では,振幅推定アルゴリズムのベンチマークを提案し,他の手法に対してBAEをテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-05T18:09:41Z)
• A bound on the quantum value of all compiled nonlocal games [49.32403970784162]
  暗号コンパイラは、任意の非ローカルゲームを単一の計算バウンド証明器で対話的プロトコルに変換する。 我々は、コンパイルされた2人プレイヤの非ローカルゲームに対して量子音響結果を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T08:11:56Z)
• Compressed gate characterization for quantum devices with time-correlated noise [0.0]
  本稿では,時間関連ノイズの存在下での量子プロセストモグラフィ(QPT)の一般的な枠組みについて述べる。 本手法の適用例として,シリコンスピン量子ビットの比較理論的および実験的解析を行った。 理論的に予測されたプロセスの忠実度と2つのqubitインターリーブされたランダム化されたベンチマークの忠実度との間には、最近のシリコンスピン量子ビットに関する実験で測定された99.8%の一致が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T18:05:49Z)
• Quantum Conformal Prediction for Reliable Uncertainty Quantification in Quantum Machine Learning [47.991114317813555]
  量子モデルは暗黙の確率予測器を実装し、測定ショットを通じて各入力に対して複数のランダムな決定を生成する。 本稿では、そのようなランダム性を利用して、モデルの不確実性を確実に捉えることができる分類と回帰の両方の予測セットを定義することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T22:05:21Z)
• Certified Robustness of Quantum Classifiers against Adversarial Examples through Quantum Noise [68.1992787416233]
  量子ランダムな回転雑音を加えることで、敵攻撃に対する量子分類器のロバスト性を向上できることを示す。 我々は、量子分類器が敵の例に対して防御できるように、証明された堅牢性を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T05:17:04Z)
• Optimal Provable Robustness of Quantum Classification via Quantum Hypothesis Testing [14.684867444153625]
  量子機械学習モデルには、従来のモデルに比べてスピードアップと予測精度が向上する可能性がある。 これらの量子アルゴリズムは、古典的なアルゴリズムと同様に、入力摂動に弱いことが示されている。 これらは、ノイズの多い実装か、最悪のタイプのノイズとして、敵攻撃から生じる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T17:55:28Z)

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。