Quantum pseudorandom state generators (PRSGs) have stimulated exciting developments in recent years. A PRSG, on a fixed initial (e.g., all-zero) state, produces an output state that is computationally indistinguishable from a Haar random state. However, pseudorandomness of the output state is not guaranteed on other initial states. In fact, known PRSG constructions provably fail on some initial state. In this work, we propose and construct quantum Pseudorandom State Scramblers (PRSSs), which can produce a pseudorandom state on an arbitrary initial state. In the information-theoretical setting, we obtain a scrambler which maps an arbitrary initial state to a distribution of quantum states that is close to Haar random in total variation distance. As a result, our PRSS exhibits a dispersing property. Loosely, it can span an $\epsilon$-net of the state space. This significantly strengthens what standard PRSGs can induce, as they may only concentrate on a small region of the state space as long as the average output state approximates a Haar random state in total variation distance. Our PRSS construction develops a parallel extension of the famous Kac's walk, and we show that it mixes exponentially faster than the standard Kac's walk. This constitutes the core of our proof. We also describe a few applications of PRSSs. While our PRSS construction assumes a post-quantum one-way function, PRSSs are potentially a weaker primitive and can be separated from one-way functions in a relativized world similar to standard PRSGs.


翻译:量子伪随机态生成器(PRSGs)近年来推动了令人兴奋的进展。PRSG在固定初始态(例如全零态)上输出一个在计算上不可与Haar随机态区分的输出态。然而,输出态的伪随机性在其他初始态上无法得到保证。事实上,已知的PRSG构造在某些初始态上被证明会失效。在本工作中,我们提出并构造了量子伪随机态搅乱器(PRSSs),它能在任意初始态上生成伪随机态。在信息论框架下,我们获得了一种搅乱器,能将任意初始态映射到总变差距离上接近Haar随机的量子态分布。因此,我们的PRSS展现出分散性质:粗略而言,它能张成状态空间的一个$\epsilon$-网。这显著强化了标准PRSGs所能实现的效果——后者可能仅集中于状态空间的某个小区域,只要平均输出态在总变差距离上近似于Haar随机态即可。我们的PRSS构造发展了著名Kac游走的并行扩展形式,并证明其混合速度远快于标准Kac游走——这构成了我们证明的核心。我们还描述了PRSSs的若干应用。尽管我们的PRSS构造假设存在后量子单向函数,但PRSSs可能是一种更弱的原始工具,并能在相对化世界中(类似于标准PRSGs)与单向函数相分离。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31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
3+阅读 · 2015年12月31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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
2+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
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月26日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Hierarchical Graph Capsule Network
Arxiv
20+阅读 · 2020年12月16日
Arxiv
14+阅读 · 2020年9月1日
Heterogeneous Graph Transformer
Arxiv
27+阅读 · 2020年3月3日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月5日
Geometric Graph Convolutional Neural Networks
Arxiv
10+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Arxiv
11+阅读 · 2018年3月23日
Arxiv
12+阅读 · 2018年1月12日
VIP会员
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
7+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
12+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
11+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
15+阅读 · 10月20日
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月26日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Hierarchical Graph Capsule Network
Arxiv
20+阅读 · 2020年12月16日
Arxiv
14+阅读 · 2020年9月1日
Heterogeneous Graph Transformer
Arxiv
27+阅读 · 2020年3月3日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月5日
Geometric Graph Convolutional Neural Networks
Arxiv
10+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Arxiv
11+阅读 · 2018年3月23日
Arxiv
12+阅读 · 2018年1月12日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31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
3+阅读 · 2015年12月31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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
2+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员