We propose and analyze a novel interactive protocol for demonstrating quantum computational advantage, which is efficiently classically verifiable. Our protocol relies upon the cryptographic hardness of trapdoor claw-free functions (TCFs). Through a surprising connection to Bell's inequality, our protocol avoids the need for an adaptive hardcore bit, with essentially no increase in the quantum circuit complexity and no extra cryptographic assumptions. Crucially, this expands the set of compatible TCFs, and we propose two new constructions: one based upon the decisional Diffie-Hellman problem and the other based upon Rabin's function, $x^2 \bmod N$. We also describe two independent innovations which improve the efficiency of our protocol's implementation: (i) a scheme to discard so-called "garbage bits", thereby removing the need for reversibility in the quantum circuits, and (ii) a natural way of performing post-selection which significantly reduces the fidelity needed to demonstrate quantum advantage. These two constructions may also be of independent interest, as they may be applicable to other TCF-based quantum cryptography such as certifiable random number generation. Finally, we design several efficient circuits for $x^2 \bmod N$ and describe a blueprint for their implementation on a Rydberg-atom-based quantum computer.


翻译:我们提出并分析一种新的互动协议,以展示量子计算优势,这在古典中是有效的可核实的。我们的协议依赖于陷阱门无爪功能(TCF)的加密硬度。通过与贝尔不平等的惊人联系,我们的协议避免了对适应性硬核部分的需要,而量子电路的复杂性基本上没有增加,也没有额外的加密假设。关键的是,这扩大了一套兼容的TCF,我们建议了两个新的结构:一个基于Diffie-Hellman决定问题,另一个基于Rabin的功能,$x%2\bmod N。我们还描述了提高我们协议执行效率的两种独立创新:(一) 放弃所谓的“塑料比部分”的计划,从而消除了量子电路的可逆性需求,以及(二) 进行后选的自然方式,这大大降低了显示量子优势所需要的真实性。这两种建筑也可能具有独立的兴趣,因为它们可能适用于其他基于TCF$的量子2\bmod N。我们描述其高效型的计算机成本设计,从而可以将它作为数字,我们用来描述成一个高效的计算机的智能路段。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
120+阅读 · 2020年8月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+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
167+阅读 · 2019年10月11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
98+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月4日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月1日
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月30日
Arxiv
126+阅读 · 2020年9月6日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
120+阅读 · 2020年8月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+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
167+阅读 · 2019年10月11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
98+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员