利用量子二分量子相关器进行盲量子机器学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。基于量子二分相干算法，我们介绍了新颖的盲量子机器学习协议，具有降低的通信开销，同时保持了来自不可信计算节点的数据隐私。我们引入了具有低计算开销的鲁棒算法特定的隐私保护机制，不需要复杂的密码学技术。通过复杂度和隐私分析，我们验证了提议协议的有效性。我们的研究结果为分布式量子计算铺平了道路，为量子技术时代的隐私感知机器学习应用开辟了新的可能性。
该文介绍了一种基于量子二分相干算法的盲量子机器学习协议，具有降低通信开销和保护数据隐私的特点。该协议引入了低计算开销的鲁棒算法特定的隐私保护机制，无需复杂的密码学技术。通过复杂度和隐私分析，验证了该协议的有效性。
