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J-GLOBAL ID：202002214003715120   整理番号：20A1893765

敵対摂動に対する量子分類の脆弱性【JST・京大機械翻訳】

Vulnerability of quantum classification to adversarial perturbations

著者 (7件)： Liu Nana (Institute of Natural Sciences, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Liu Nana (Ministry of Education, Key Laboratory in Scientific and Engineering Computing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Liu Nana (University of Michigan-Shanghai Jiao Tong University Joint Institute, Shanghai 200240, China) ,  Wittek Peter (Rotman School of Management, University of Toronto, Toronto, Canada M5S 3E6) ,  Wittek Peter (Creative Destruction Lab, Toronto, Canada M5S 3E6) ,  Wittek Peter (Vector Institute for Artificial Intelligence, Toronto, Canada M5G 1M1) ,  Wittek Peter (Perimeter Institute for Theoretical Physics, Waterloo, Canada N2L 2Y5)
資料名： Physical Review. A  (Physical Review. A)
巻： 101  号： 6  ページ： 062331  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0323D  ISSN： 2469-9926  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高次元量子システムは量子技術にとって不可欠であり,量子計算,シミュレーション,およびセンシングにおける実用的量子利点を実証するのに不可欠である。次元が量子ビットの数とともに指数関数的に成長するので,古典的資源上の雑音のある中間スケール量子デバイスのポテンシャルパワーも,高次元のもつれ状態から生じる。高次元Hilbert空間を利用することができる量子プロトコルの重要なファミリーは,分類タスクである。これらは,量子機械学習アルゴリズム,量子情報処理における曖昧さ,およびある決定問題を含む。しかし,高次元で緊急の直感的な幾何学的特性のため,分類問題は敵対攻撃に脆弱である。誤分類スケールを次元に反比例するのに必要な摂動の量を,次元に反比例することを実証した。これは分類プロトコルの詳細に依存しない基本的特徴であることを示した。さらに,これは,高次元問題に対して期待する敵対攻撃と量子利点に対する分類アルゴリズムのセキュリティ間のトレードオフをもたらす。事実,これらの敵対攻撃に対する保護は,システムのHilbert空間次元で多項式にスケーリングできる余分の資源を必要とし,量子プロトコルから期待される重要な量子利点を消去できる。これは,分類のための短期および将来の量子技術の両方の使用において,広範囲の含意を持つ。Copyright 2020 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Hilbert空間 ,  雑音 ,  多項式 ,  決定問題 ,  指数関数 ,  高次元 ,  *摂動 ,  曖昧さ ,  セキュリティ ,  学習アルゴリズム ,  量子計算
準シソーラス用語： 量子情報処理 ,  量子ビット ,  分類アルゴリズム ,  脆弱性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 量子光学一般  (BD04010X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 敵対 ,  摂動 ,  量子 ,  分類 ,  脆弱性