論文の概要: Verifiable quantum advantage in extremely low depth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.01448v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 15:54:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.82707
• Title: Verifiable quantum advantage in extremely low depth
• Title（参考訳）: 極低深さにおける検証可能な量子優位性
• Authors: Alexandru Gheorghiu,
• Abstract要約: 浅量子回路では解けない問題を格子ベースの仮定で解くのが困難である。 浅量子回路は、解を効率よく検証できる古典的な難題を解くのに十分な構造を持っていることを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.51019642214249
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We give a sampling problem that is solvable by shallow quantum circuits, hard for polynomial-time classical algorithms under lattice-based assumptions, and efficiently verifiable by a classical computer. The quantum sampler admits two implementations: one uses log-logarithmic-depth quantum circuits with one- and two-qubit gates, i.e., $\mathsf{QNC}^0[\log\log]$ circuits, while the other uses constant-depth quantum circuits with unbounded fan-in gates, i.e., $\mathsf{QAC}^0$ circuits. Our construction can be seen as compiling the Learning with Errors (LWE)-based single-round proof of quantumness of Arabadjieva et al. (2025) to very low depth. The price paid for this compilation is the reliance on less standard, though well-motivated, assumptions: in addition to the lattice knowledge assumption used by Arabadjieva et al. (2025), we require a strengthened variant of the adaptive-hardcore-bit property of LWE, for which we provide supporting evidence. Unlike previous low-depth proofs of quantumness, the quantum computation here requires no mid-circuit measurements or feed-forward: it consists only of running a shallow circuit and sampling from its output distribution. This shows that shallow quantum circuits have sufficient structure to solve certain classically hard tasks whose solutions can be verified efficiently.
• Abstract（参考訳）: 我々は、浅量子回路で解けるサンプリング問題、格子ベースの仮定の下で多項式時間古典アルゴリズムでは困難であり、古典的コンピュータで効率よく検証できるサンプリング問題を与える。 1つは1ビットと2ビットのゲートを持つ対数対数-深さ量子回路、つまり$\mathsf{QNC}^0[\log\log]$回路、もう1つはファンインゲートを持つ定数-深さ量子回路、すなわち$\mathsf{QAC}^0$回路を使用する。 我々の構成は、アラビジエワ等(2025年)の1ラウンドの量子性に関するLWE(Learning with Errors)に基づくシングルラウンドの証明を、非常に低い深さにコンパイルしたものと見なすことができる。 このコンパイルに支払われる価格は、より少ない標準に依存するが、よく動機づけられた仮定である: Arabadjieva et al (2025) によって使われる格子知識の仮定に加えて、我々は LWE の適応ハードコアビット特性の強化された変種を必要とし、それを支持する証拠を提供する。 量子性に関するこれまでの低深さの証明とは異なり、ここでの量子計算では中間回路の測定やフィードフォワードは必要とせず、浅い回路を実行し、その出力分布からサンプリングするだけである。 このことは、浅い量子回路が、解を効率的に検証できる古典的な難しいタスクを解くのに十分な構造を持っていることを示している。

関連論文リスト

• An unconditional distribution learning advantage with shallow quantum circuits [0.0]
  浅量子回路仮説を用いた近似分布学習フレームワーク(PAC)において,非条件量子の優位性を証明した。 本研究では,1つの量子ビットゲートと2つの量子ビットゲートを用いた量子回路(QNC0)が,ファンイン古典回路(NC0)よりも優れているという有意義な生成的分布学習問題を仮説クラスの選択として挙げる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-23T13:03:22Z)
• QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum Circuits [82.50620782471485]
  QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。 1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。 提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z)
• Robust sparse IQP sampling in constant depth [3.670008893193884]
  NISQ(ノイズのある中間スケール量子)は、堅牢な量子優位性と完全なフォールトトレラント量子計算の証明のないアプローチである。 本稿では,最小限の誤差補正条件でノイズに頑健な証明可能な超多項式量子優位性を実現する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T09:41:08Z)
• Scalable noisy quantum circuits for biased-noise qubits [37.69303106863453]
  安定猫量子ビットの既存システムに動機づけられたビットフリップ誤差のみに影響されるバイアスノイズ量子ビットを考察する。 現実的なノイズモデルでは、位相フリップは無視できないが、Pauli-Twirling近似では、ベンチマークが最大106ドルのゲートを含む回路の正しさを確認できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T11:27:50Z)
• Depth-efficient proofs of quantumness [77.34726150561087]
  量子性の証明は、古典的検証器が信頼できない証明器の量子的利点を効率的に証明できる挑戦応答プロトコルの一種である。 本稿では、証明者が量子回路を一定深度でしか実行できない量子性構成の証明を2つ与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T17:45:41Z)

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。