基于量子情境冗余的随机存取码

我们提出了一种在多体泡利可观测量测量统计中编码经典比特的协议，利用量子关联实现随机存取码。由这些可观测量构建的测量情境产生具有内在冗余性的结果，我们利用这一点将数据编码到一组方便的情境本征态中。这使得能够以极少资源随机访问编码数据。所用本征态高度纠缠，且可由低深度的离散参数化量子电路生成。该协议的应用包括需要大数据存储但仅部分检索的算法，例如决策树。使用 $n$ 量子比特态时，该量子随机存取码在 $n\ge 14$ 时比其经典对应物具有更高的成功概率，在 $n \ge 16$ 时比先前的量子随机存取码更高。此外，对于 $n\ge 18$，它可被放大为近乎无损的压缩协议，成功概率为 $0.999$，压缩比为 $O(n^2/2^n)$。其可存储的数据量在 $n= 44$ 时相当于 Google Drive 服务器容量，在 $n= 100$ 时相当于国际象棋的暴力破解解（在任何棋盘配置下的走法）。