In a recent breakthrough, Mahadev constructed a classical verification of quantum computation (CVQC) protocol for a classical client to delegate decision problems in BQP to an untrusted quantum prover under computational assumptions. In this work, we explore further the feasibility of CVQC with the more general sampling problems in BQP and with the desirable blindness property. We contribute affirmative solutions to both as follows. (1) Motivated by the sampling nature of many quantum applications (e.g., quantum algorithms for machine learning and quantum supremacy tasks), we initiate the study of CVQC for quantum sampling problems (denoted by SampBQP). More precisely, in a CVQC protocol for a SampBQP problem, the prover and the verifier are given an input $x\in \{0,1\}^n$ and a quantum circuit $C$, and the goal of the classical client is to learn a sample from the output $z \leftarrow C(x)$ up to a small error, from its interaction with an untrusted prover. We demonstrate its feasibility by constructing a four-message CVQC protocol for SampBQP based on the quantum Learning With Error assumption. (2) The blindness of CVQC protocols refers to a property of the protocol where the prover learns nothing, and hence is blind, about the client's input. It is a highly desirable property that has been intensively studied for the delegation of quantum computation. We provide a simple yet powerful generic compiler that transforms any CVQC protocol to a blind one while preserving its completeness and soundness errors as well as the number of rounds. Applying our compiler to (a parallel repetition of) Mahadev's CVQC protocol for BQP and our CVQC protocol for SampBQP yields the first constant-round blind CVQC protocol for BQP and SampBQP respectively, with negligible completeness and soundness errors.


翻译:在最近的一项突破中,Mahadev为一位古典客户设计了典型的量计算(CVPQC)协议,将BQP中的决定问题委托给计算假设下的不可信的量校验器。在这项工作中,我们进一步探索CVQC的可行性,在BQP和理想失明属性中存在更普遍的抽样问题。我们为两者都提供了肯定的解决办法如下:(1) 受许多量应用(例如,机器学习和量级最高任务的量计算算法)取样性质的激励,我们开始研究CVQC量取样问题(由SampBQP注意到)。更准确地说,在SampBPPP问题的一个C协议中,SVQQC和校准的CQ协议中,CQC的精确度和QQ的精确性, 将C-量级协议的准确性化到CQQ的精确性协议。

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
79+阅读 · 2020年7月26日
IJCAI2020接受论文列表,592篇论文pdf都在这了!
专知会员服务
64+阅读 · 2020年7月16日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
249+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+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
177+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
104+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年10月16日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年2月9日
Arxiv
0+阅读 · 2021年2月9日
Arxiv
0+阅读 · 2021年2月7日
Physical Primitive Decomposition
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月13日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
79+阅读 · 2020年7月26日
IJCAI2020接受论文列表,592篇论文pdf都在这了!
专知会员服务
64+阅读 · 2020年7月16日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
249+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+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
177+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
104+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年10月16日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员