論文の概要: On the Computational Complexity of Blind Quantum Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.17145v1
- Date: Mon, 12 Oct 2026 17:27:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-18 03:05:51.475365
- Title: On the Computational Complexity of Blind Quantum Machine Learning
- Title（参考訳）: ブラインド量子機械学習の計算複雑性について
- Abstract要約: 私たちは、この質問に答えるために、ユニバーサルブリックワークトランスパイラであるMasonQを構築し、使用します。
我々は、量子フーリエ変換、HHLアルゴリズム、レコメンデーションシステム、量子トランスフォーマーを含む、いくつかの代表的な盲目量子機械学習(B-QML)アルゴリズムに対して、深さ境界を導出する。
私たちの知る限りでは、MasonQは、第一原理から完全なブリックワークのトランスパイラを実装するための、機能的で最適なユニバーサル回路-ブリックワークグラフトランスパイラである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7856998585396422
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Can quantum advantages in computational efficiency coexist with quantum advantages in privacy? In this paper, we construct and use MasonQ, a universal brickwork transpiler, to answer this question with a resounding yes. We approach this question by bridging two seemingly disparate paradigms: universal blind quantum computation (UBQC), based on measurement-based quantum computation, and quantum machine learning (QML) algorithms such as the Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) algorithm and quantum recommendation systems. We provide new upper bounds on the depth of UBQC brickwork graphs, establishing that $D = \mathcal{O}(ωn)$, where $ω$ is the circuit width and $n$ its computational gate complexity. This is enabled by our newly developed transpiler MasonQ, which maps arbitrary quantum circuits to computational brickwork graph states. Given an optimal Qiskit circuit as input, we prove optimality (up to logarithmic corrections) of the MasonQ transpiler in terms of asymptotic scaling of the total brickwork graph width and depth after decomposition into bricks, enabling systematic cost analyses of blind implementations in near-term experiments and asymptotic regimes. Leveraging MasonQ, we derive depth bounds for several representative blind quantum machine learning (B-QML) algorithms, including the quantum Fourier transform, the HHL algorithm, recommendation systems, and quantum transformers. Lastly, we analyze concrete resource estimates for near-term demonstrations of blind quantum machine learning. We propose a minimal B-QML implementation requiring only a $12$ qubit quantum server. To the best of our knowledge, MasonQ is the first functional and optimal universal circuit-to-brickwork-graph transpiler to implement the full brickwork transpilation process from first principles.
- Abstract（参考訳）: 量子効率の量子アドバンテージは、プライバシの量子アドバンテージと共存できるのか?
本稿では,ユニバーサル・ブリックワーク・トランスパイラであるMasonQを構築,使用し,この質問に答える。
本稿では,測定に基づく量子計算に基づくUniversal blind quantum computing (UBQC) と,Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) アルゴリズムや量子レコメンデーションシステムのような量子機械学習 (QML) アルゴリズムの2つの異なるパラダイムをブリッジすることで,この問題に対処する。
UBQCブリックワークグラフの深さに関する新しい上限を提供し、$D = \mathcal{O}(ωn)$とすると、$ω$は回路幅であり、$n$はその計算ゲート複雑性である。
これは、任意の量子回路を計算ブロックワークグラフ状態にマッピングする新しいトランスパイラMasonQによって実現されている。
入力として最適なカイスキット回路が与えられた場合、全ブロックワークグラフ幅の漸近スケーリングとレンガへの分解後の深さという観点から、MasonQトランスパイラの最適性(対数補正まで)を証明し、短期実験や漸近的なシステムにおける盲点実装の体系的なコスト解析を可能にする。
MasonQを活用することで、量子フーリエ変換、HHLアルゴリズム、レコメンデーションシステム、量子トランスフォーマーなど、いくつかの代表的な盲点量子機械学習(B-QML)アルゴリズムの深さ境界を導出する。
最後に、ブラインド量子機械学習の短期的な実演のための具体的な資源推定について分析する。
本稿では,12ドルの量子サーバしか必要としない最小限のB-QML実装を提案する。
私たちの知る限りでは、MasonQは、第一原理から完全なブリックワークのトランスパイラを実装するための、機能的で最適なユニバーサル回路-ブリックワークグラフトランスパイラである。
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