양자 학습에서 프라이버시와 안정성의 등가성 및 일반화 보장

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본 논문은 양자 학습 알고리즘의 일반화 오차를 양자 상호정보와 연결시키고, (ε,δ)-양자 차등 프라이버시가 안정성을 보장함을 증명한다. 또한 정보이론적 허용성(ITA)을 도입해 비신뢰 환경에서 프라이버시 한계를 규명한다.

이 연구는 세 가지 핵심 단계로 구성된다. 첫째, 안정성(γ‑stable) 정의를 양자 상호정보 I