With the rapid advances in quantum computer architectures and the emerging prospect of large-scale quantum memory, it is becoming essential to classically verify that remote devices genuinely allocate the promised quantum memory with specified number of qubits and coherence time. In this paper, we introduce a new concept, proofs of quantum memory (PoQM). A PoQM is an interactive protocol between a classical probabilistic polynomial-time (PPT) verifier and a quantum polynomial-time (QPT) prover over a classical channel where the verifier can verify that the prover has possessed a quantum memory with a certain number of qubits during a specified period of time. PoQM generalize the notion of proofs of quantumness (PoQ) [Brakerski, Christiano, Mahadev, Vazirani, and Vidick, JACM 2021]. Our main contributions are a formal definition of PoQM and its constructions based on hardness of LWE. Specifically, we give two constructions of PoQM. The first is of a four-round and has negligible soundness error under subexponential-hardness of LWE. The second is of a polynomial-round and has inverse-polynomial soundness error under polynomial-hardness of LWE. As a lowerbound of PoQM, we also show that PoQM imply one-way puzzles. Moreover, a certain restricted version of PoQM implies quantum computation classical communication (QCCC) key exchange.


翻译:随着量子计算机架构的快速发展和大规模量子存储这一新兴前景的出现,经典地验证远程设备是否真实分配了所承诺的、具有指定量子比特数和相干时间的量子存储,正变得至关重要。本文引入了一个新概念——量子存储证明(PoQM)。PoQM是一种在经典概率多项式时间(PPT)验证者和量子多项式时间(QPT)证明者之间通过经典信道进行的交互协议,验证者可以借此验证证明者在指定时间段内确实拥有具有特定量子比特数的量子存储。PoQM推广了量子性证明(PoQ)的概念 [Brakerski, Christiano, Mahadev, Vazirani, and Vidick, JACM 2021]。我们的主要贡献是给出了PoQM的形式化定义,并基于LWE问题的困难性构造了PoQM协议。具体而言,我们给出了两种PoQM构造。第一种是四轮协议,在LWE具有亚指数级困难性的假设下,其可靠性误差可忽略。第二种是多项式轮协议,在LWE具有多项式级困难性的假设下,其可靠性误差为逆多项式。作为PoQM的下界,我们还证明了PoQM蕴含单向谜题。此外,某个受限版本的PoQM蕴含量子计算经典通信(QCCC)密钥交换。

0
下载
关闭预览

相关内容

量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。对照于传统的通用计算机,其理论模型是通用图灵机;通用的量子计算机,其理论模型是用量子力学规律重新诠释的通用图灵机。从可计算的问题来看,量子计算机只能解决传统计算机所能解决的问题,但是从计算的效率上,由于量子力学叠加性的存在,目前某些已知的量子算法在处理问题时速度要快于传统的通用计算机。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
43+阅读 · 2024年1月25日
Arxiv
15+阅读 · 2023年4月24日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
103+阅读 · 2021年6月8日
VIP会员
相关VIP内容
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关论文
Arxiv
43+阅读 · 2024年1月25日
Arxiv
15+阅读 · 2023年4月24日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
103+阅读 · 2021年6月8日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员