論文の概要: Operational Roles of QRNG-Derived Quantum Entropy in Bitcoin Proof-of-Work Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.05092v1
- Date: Fri, 04 Sep 2026 12:47:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-07 18:15:24.039055
- Title: Operational Roles of QRNG-Derived Quantum Entropy in Bitcoin Proof-of-Work Architectures
- Title(参考訳): Bitcoin Proof-of-WorkアーキテクチャにおけるQRNGによる量子エントロピーの運用的役割
- Abstract要約: QRNG出力による古典的エントロピーの置き換えは、候補者のヘッダーが異なるままであれば、正直なBitcoin PoW成功確率を変えることはない。
この研究は、デバイスレベルのQRNGデモではなく、シミュレーションベースの検証フレームワークとして位置づけられている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.08739101659113156
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Replacing classical entropy with QRNG output does not change honest Bitcoin PoW success probability when candidate headers remain distinct. The original contribution of this paper is a reproducible benchmark that locates and measures the operational value of quantum entropy in hybrid quantum-classical mining infrastructure through two scheduler-level observables, the entropy-efficiency factor $η$ and the reboot-diversity index $ρ$. Monte Carlo and scheduler simulations with confidence intervals show parity for competent deterministic and strong-classical baselines, while QRNG value emerges in assurance-oriented scenarios involving correlated restart faults, namespace reuse, and entropy provenance. The study is therefore positioned as a simulation-based validation framework rather than as a device-level QRNG demonstration; hardware-in-the-loop validation with recorded or live QRNG streams is identified as the next experimental step.
- Abstract(参考訳): QRNG出力による古典的エントロピーの置き換えは、候補者のヘッダーが異なるままであれば、正直なBitcoin PoW成功確率を変えることはない。
本稿では,2つのスケジューラレベル観測器,エントロピー効率係数$η$とリブートダイバーシティ指数$ρ$を用いて,ハイブリッド量子古典的マイニング基盤における量子エントロピーの運用価値を推定・測定する再現性ベンチマークを提案する。
信頼区間を持つモンテカルロとスケジューラシミュレーションは、有能な決定論的および強古典的ベースラインに対して同等であり、QRNG値は、相関再起動障害、名前空間再利用、エントロピー前兆を含む保証指向のシナリオに現れる。
この研究は,デバイスレベルのQRNGデモンストレーションではなく,シミュレーションに基づく検証フレームワークとして位置づけられている。
関連論文リスト
- Generative AI Beyond Tokens: Quantum Resource Consumption of IQP Circuits [1.4691887238367354]
量子生成モデリングは、生成タスクとしてサンプリングを行う。
IQP回路は位相ランダム化状態に対して極めて低い中間魔法を生成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-29T09:55:06Z) - Unified Uncertainty Quantification Framework Bridging Noisy Quantum Backends Across Variational Quantum Algorithms and Quantum Signal Processing [8.883414927945458]
本稿では、アプリケーションレベルのベンチマークとノイズの多い量子バックエンドのキャラクタリゼーションのための不確実性定量化(UQ)フレームワークを提案する。
このフレームワークは、ノイズ中間スケール量子 (NISQ) 変動量子アルゴリズム (VQA) と量子特異値変換 (QSVT) に基づくグリーン関数再構成 (Green's function reconstruction) の2つのワークロードクラスを比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-15T22:10:05Z) - GroverFigureOfMerit: An Agnostic Figure of Merit for Quantum Backend Characterization in the NISQ Era [41.99844472131922]
本稿では,Groverのアルゴリズムに基づくメリットのフィギュアを,量子バックエンド性能を均等に評価するアルゴリズム的ストレステストとして提案する。
この計量は、目標状態の成功確率と、非一様増幅と非マーク状態へのリークに対する罰則を組み合わせ、ハードウェアアーキテクチャ全体で統一されたスコアを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-09T16:08:48Z) - STARE: Surprisal-Guided Token-Level Advantage Reweighting for Policy Entropy Stability [78.63876433996107]
GRPOの下でトークンレベルのエントロピーダイナミクスの1次勾配解析を行う。
本稿では,バッチ内部量子化によるエントロピークリティカルトークンのサブセットを識別するSTAREを提案する。
AIME24とAIME25では、STAREはDAPOや他の競争ベースラインを平均精度で4%-8%上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-17T16:13:42Z) - QnRL: Quantum-Native Reinforcement Learning [82.36163324220894]
量子強化学習(QRL)は、環境のある複数のアプリケーションにわたる効果的な意思決定戦略を学ぶための有望なアプローチである。
既存のQRLアーキテクチャは、予測された結果を推定することで環境挙動を間接的に近似し、その表現力と適応ポテンシャルを制限する。
このような課題を克服するには、環境変数を直接量子状態分布としてモデル化するために、量子コンピュータの分布特性を利用する新しいQRLアプローチが必要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-06T17:54:58Z) - Continual Quantum Architecture Search with Tensor-Train Encoding: Theory and Applications to Signal Processing [68.35481158940401]
CL-QASは連続的な量子アーキテクチャ検索フレームワークである。
振幅のエンコードと変分量子回路の忘れを犠牲にすることの課題を緩和する。
制御可能なロバスト性表現性、サンプル効率の一般化、およびバレンプラトーを使わずに滑らかな収束を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-10T02:36:03Z) - Hybrid Quantum-Classical Neural Networks for Few-Shot Credit Risk Assessment [52.05742536403784]
この仕事は、数発の信用リスク評価の課題に取り組む。
我々は、新しいハイブリッド量子古典ワークフローを設計、実装する。
量子ニューラルネットワーク(QNN)はパラメータシフト規則によって訓練された。
実世界の279のサンプルデータを用いて、QNNはシミュレーションで0.852 +/-0.027の堅牢な平均AUCを達成し、ハードウェア実験で0.88の印象的なAUCを得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-17T08:36:05Z) - Cyclic Variational Quantum Eigensolver: Escaping Barren Plateaus through Staircase Descent [4.517663944296433]
本稿では, 高精度な基底状態量子シミュレーションのためのハードウェア効率のよいフレームワークであるCVQEを紹介する。
CVQEは測定駆動フィードバックサイクルを組み込むことで従来のVQEから離脱する。
CVQEは, 相関系間の化学精度を一貫して維持し, 固定されたUCCSDを数桁の精度で上回り, 良好な精度とコストのトレードオフを実現することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-16T13:54:03Z) - Segmentation-Based Regression for Quantum Neural Networks [0.0]
量子ハードウェアの最近の進歩は、量子サンプリングと古典的推論を統合するアルゴリズムフレームワークの開発を動機付けている。
本研究は,量子ニューラルネットワーク(QNN)に適したセグメンテーションに基づく回帰手法を提案する。
回帰タスクを構造化された桁格子上の制約付き問題としてキャストすることにより、連続的な推論を解釈可能かつトラクタブルな更新に置き換える。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-27T20:11:43Z) - Continuous-Variable Source-Independent Quantum Random Number Generator with a Single Phase-Insensitive Detector [0.5439020425819]
量子乱数生成器(QRNG)は、真のランダム性を生成するために量子力学的不予測性を利用する。
単一位相非感受性検出器を用いたCV-SI-QRNG方式を提案し、半定値プログラミング(SDP)に基づくセキュリティ証明を提供する。
これらの結果は,本フレームワークの実現可能性を示し,実用的でシンプルなSI-QRNG実装への道を開いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-22T09:26:53Z) - Existential Unforgeability in Quantum Authentication From Quantum Physical Unclonable Functions Based on Random von Neumann Measurement [45.386403865847235]
物理的非閉包関数(PUF)は、固有の非閉包不可能な物理的ランダム性を利用して、ユニークな入出力ペアを生成する。
量子PUF(Quantum PUFs)は、量子状態を入出力ペアとして使用することによって、この概念を拡張している。
ランダムなユニタリQPUFは、量子多項式時間に対する実存的非偽造性を達成できないことを示す。
本稿では,QPUFが非単体量子チャネルとして機能する2番目のモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-17T12:16:41Z) - Realization of arbitrary doubly-controlled quantum phase gates [62.997667081978825]
本稿では,最適化問題における短期量子優位性の提案に着想を得た高忠実度ゲートセットを提案する。
3つのトランペット四重項のコヒーレントな多レベル制御を編成することにより、自然な3量子ビット計算ベースで作用する決定論的連続角量子位相ゲートの族を合成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-03T17:49:09Z)
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。