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在该论文中，该研究团队探索了如何利用量子资源提升私有分布式矩阵乘法（PDMM）的计算速率。在PDMM场景中，当用户持有两个高维矩阵A和B但缺乏本地矩阵乘法计算能力时，需将矩阵A和B分别划分为K和L个子块，随后将其发送至N个服务器，要求从任意T个服务器中隐私地完成所需乘法运算，其核心目标是减少执行矩阵乘法所需的服务器数量。在量子框架下，研究人员允许服务器共享纠缠态并通过量子信道响应。用户接收量子态后通过测量操作获得目标乘积结果。 PDMM研究主要存在两种机制：高隐私机制（T小于K和L）与低隐私机制。首先，针对高隐私机制，当前最先进的经典编码方案称为间隙可加安全多项式（GASP）码。该工作为GASP码定义了量子环境下的可行性条件，当满足该条件时可实现最优性能。当条件不满足时，研究重点解决两大问题：其一，建立最低隐私要求与满足可行性条件所需双矩阵维度间的数学关系；其二，开发适用于量子环境的新型编码族。其次，鉴于GASP码在低隐私机制下相较循环加法度表（CAT）码和离散优化GASP（DOG）码效率不足，研究表明为GASP开发的可行性条件同样适用于CAT和DOG编码。此外，当可行性条件不满足时，该团队还提出了适用于量子环境下低隐私机制的另一组编码方案。