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Enregistrement W1500361768 · doi:10.26421/qic8.5-5

An extremal result for geometries in the one-way measurement model

2008· article· en· W1500361768 sur OpenAlexaff
Niel de Beaudrap, Martin Pei

Notice bibliographique

RevueQuantum Information and Computation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUpper and lower boundsEmbeddingMathematicsUnitary stateCombinatoricsFlow (mathematics)Discrete mathematicsGraphComputer scienceMathematical analysisGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an extremal result for the class of graphs $G$ which (together with some specified sets of input and output vertices, $I$ and $O$) have a certain ``flow'' property introduced by Danos and Kashefi for the one-way measurement model of quantum computation. The existence of a flow for a triple $(G,I,O)$ allows a unitary embedding to be derived from any choice of measurement bases allowed in the one-way measurement model. We prove an upper bound on the number of edges that a graph $G$ may have, in order for a triple $(G,I,O)$ to have a flow for some $I, O \subseteq V(G)$, in terms of the number of vertices in $G$ and $O$. This implies that finding a flow for a triple $(G,I,O)$ when $\lvert I \rvert = \lvert O \rvert = k$ (corresponding to unitary transformations in the measurement model) and $\lvert V(G) \rvert = n$ can be performed in time $O(k^2 n)$, improving the earlier known bound of $O(km)$ given in \cite{B06a}, where $m = \lvert E(G) \rvert$.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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