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Enregistrement W1534851831 · doi:10.1063/1.3131367

Quantum metrology from an information theory perspective

2009· article· en· W1534851831 sur OpenAlexaff
Sergio Boixo, Animesh Datta, Matthew J. Davis, Steven T. Flammia, Anil Shaji, Alexandre B. Tacla, Carlton M. Caves, A. I. Lvovsky

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)MetrologyQuantum metrologyComputer scienceData scienceQuantumQuantum informationPhysicsArtificial intelligenceQuantum mechanicsQuantum network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Questions about quantum limits on measurement precision were once viewed from the perspective of how to reduce or avoid the effects of quantum noise. With the advent of quantum information science came a paradigm shift to proving rigorous bounds on measurement precision. These bounds have been interpreted as saying, first, that the best achievable sensitivity scales as 1/n, where n is the number of particles one has available for a measurement and, second, that the only way to achieve this Heisenberg-limited sensitivity is to use quantum entanglement. We review these results and show that using quadratic couplings of n particles to a parameter to be estimated, one can achieve sensitivities that scale as 1/n^2 if one uses entanglement, but even in the absence of any entanglement at any time during the measurement protocol, one can achieve a super-Heisenberg scaling of 1/n^(3/2)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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