量子随机性与伪随机性研究突破 - 量子随机性在计算和密码学中具有重要应用，包括提升算法效率、优化复杂系统模拟、验证量子计算结果可靠性以及生成真正随机的密钥以增强信息安全 [2] - 实现量子随机性的成本较高，因此科学家们长期探索伪造随机性的方法 [3][4] - 华人研究员Fermi Ma和黃信元提出了一种伪造随机性的新方法，该方法被评价为"优雅且安全"且无需大量计算开销 [5][6] 伪随机幺正态（PRUs）的证明 - 随机幺正变换在量子计算中扮演核心角色，用于量子霸权实验、量子算法和加密原语设计，但实现需要大量时间和计算资源 [14][15] - PRUs的概念于2017年提出，旨在用结构可控的方法模拟Haar随机酉矩阵，但未能完全证明其有效性 [17][18] - 两位华人研究员首次在量子安全单向函数假设下证明了PRUs的存在，论文核心证明仅10页 [11][19][20] 研究方法与技术细节 - 使用"净化"技术和"路径记录模拟"新方法，通过记录酉算子运算过程中的关键信息来分析其特点 [22][23] - 利用单向函数发现"弱伪随机"构造实际可视为"真伪随机"，并证明其能高效模拟Haar随机酉矩阵 [23][24] - 通过胶合引理完整连接证明过程，最终确认伪随机幺正态的存在 [25][26] 研究者背景 - Fermi Ma为西蒙斯-伯克利博士后研究员，研究方向为量子计算及其对密码学、复杂性理论和物理学的影响 [31][32] - 黃信元为谷歌量子人工智能高级研究科学家，即将加入加州理工学院任理论物理学助理教授，研究方向为量子机器学习的优势领域 [33][34][35]