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该工作在高隐私机制下优化了隐私与效用之间的权衡。该团队采用本地差分隐私（LDP）及其量子扩展——量子本地差分隐私（QLDP）进行隐私保护，并研究了包括霍列沃信息（在经典情形下退化为互信息）以及对称与非对称假设检验中的误差指数在内的效用函数。为简洁起见，在本摘要中，这些效用函数的经典最优值和量子最优值分别记为 \(C\) 和 \(Q\)。本文提供了在高隐私机制下达到经典最优值和量子最优值的最优LDP与QLDP机制，并证明了在该机制下，无论采用何种效用函数，渐近比值 \(Q/C\) 均取相同值。该研究的结果揭示了当受保护的私有数据为 \(n\) 元（且 \(n\ge3\)）时，上述效用函数存在量子优势（更精确地说，\(Q/C\ge3/2\)）。