1डिपार्टमेंट ऑफ फिजिकल केमिस्ट्री, यूनिवर्सिटी ऑफ़ द बास्क कंट्री UPV / EHU, Apartado 644, 48080 बिलबाओ, स्पेन
2EHU क्वांटम केंद्र, बास्क देश विश्वविद्यालय UPV/EHU
3क्वांटम एमएडीएस, उरीबिटार्ट कालिया 6, 48001 बिलबाओ, स्पेन
4विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लिए क्वांटम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अंतर्राष्ट्रीय केंद्र (क्वार्टिस्ट) और भौतिकी विभाग, शंघाई विश्वविद्यालय, 200444 शंघाई, चीन
5IKERBASQUE, बास्क फाउंडेशन फॉर साइंस, प्लाजा यूस्काडी 5, 48009 बिलबाओ, स्पेन
6किपु क्वांटम, ग्रिफ़्सवाल्डरस्ट्रैस 226, 10405 बर्लिन, जर्मनी
7एप्लाइड गणित के लिए बास्क केंद्र (बीसीएएम), अल्मेडा डी मजारेडो 14, 48009 बिलबाओ, बास्क देश, स्पेन
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सार
हम रैंडम एक्सेस कोड के लिए क्वांटम सहसंबंधों का लाभ उठाते हुए, कई-बॉडी पाउली वेधशालाओं के माप आंकड़ों में शास्त्रीय बिट्स को एनकोड करने के लिए एक प्रोटोकॉल का प्रस्ताव करते हैं। इन अवलोकनों के साथ निर्मित मापन संदर्भ आंतरिक अतिरेक के साथ परिणाम उत्पन्न करते हैं, कुछ ऐसा जिसे हम डेटा को सुविधाजनक संदर्भ ईजेनस्टेट्स के सेट में एन्कोड करके उपयोग करते हैं। यह कुछ संसाधनों के साथ एन्कोडेड डेटा को यादृच्छिक रूप से एक्सेस करने की अनुमति देता है। उपयोग किए गए ईजेनस्टेट्स अत्यधिक उलझे हुए हैं और इन्हें कम गहराई के एक पृथक-पैरामीट्रिज्ड क्वांटम सर्किट द्वारा उत्पन्न किया जा सकता है। इस प्रोटोकॉल के अनुप्रयोगों में केवल आंशिक पुनर्प्राप्ति के साथ बड़े-डेटा भंडारण की आवश्यकता वाले एल्गोरिदम शामिल हैं, जैसा कि निर्णय पेड़ों के मामले में है। $n$-क्विबिट राज्यों का उपयोग करते हुए, इस क्वांटम रैंडम एक्सेस कोड में $nge 14$ के लिए अपने शास्त्रीय समकक्ष की तुलना में और $nge 16$ के लिए पिछले क्वांटम रैंडम एक्सेस कोड की तुलना में अधिक सफलता की संभावना है। इसके अलावा, $nge 18$ के लिए, इसे सफलता की संभावना $0.999$ और संपीड़न अनुपात $O(n^2/2^n)$ के साथ लगभग दोषरहित संपीड़न प्रोटोकॉल में बढ़ाया जा सकता है। यह जो डेटा संग्रहीत कर सकता है वह $n= 44$ के लिए Google-ड्राइव सर्वर क्षमता के बराबर है, और $n= 100$ के लिए शतरंज के लिए एक क्रूर-बल समाधान (किसी भी बोर्ड कॉन्फ़िगरेशन पर क्या करना है) के बराबर है।
लोकप्रिय सारांश
इस पेपर में, हम माप आधारों के उपयोग का प्रस्ताव करते हैं जो पारस्परिक रूप से पक्षपाती होते हैं, ताकि प्रत्येक बिट कई माप आधारों में दिखाई दे। कोई खामी पेश करने के बजाय, यह हमें बड़े पैमाने पर क्वांटम सिस्टम के लिए संसाधनों की बचत करते हुए, सबसे सुविधाजनक आधार का उपयोग करके प्रत्येक बिट को एनकोड करने की अनुमति देता है। हम अपने बिट्स को संप्रेषित करने के लिए कई-बॉडी पाउली वेधशालाओं का उपयोग करते हैं, और आने-जाने वाली वेधशालाओं का प्रत्येक सेट जिसका निर्माण किया जा सकता है, एक माप आधार को परिभाषित करता है। $n$ क्वैबिट्स की प्रणालियों का उपयोग करते हुए, यह दृष्टिकोण $O(n^2/2^n)$ का एक एसिम्प्टोटिक संपीड़न अनुपात और $n ge 16$ के लिए पूर्व QRACs की तुलना में बेहतर सफलता की संभावना प्रदर्शित करता है।
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