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Enregistrement W1547393723 · doi:10.26421/qic5.7-2

Recasting Mermin's multi-player game into the framework of pseudo-telepathy

2005· article· en· W1547393723 sur OpenAlexaff
Gilles Brassard, Anne Broadbent, Alain Tapp

Notice bibliographique

RevueQuantum Information and Computation · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum entanglementComputer scienceImperfectQuantumPerfect informationTheoretical computer scienceUpper and lower boundsProcess (computing)TelepathyVariety (cybernetics)MathematicsArtificial intelligenceMathematical economicsPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entanglement is perhaps the most non-classical manifestation of quantum \mbox{mechanics}. Among its many interesting applications to information processing, it can be harnessed to \emph{reduce} the amount of communication required to process a variety of distributed computational tasks. Can it be used to eliminate communication altogether? Even though it cannot serve to signal information between remote parties, there are distributed tasks that can be performed without any need for communication, provided the parties share prior entanglement: this is the realm pseudo-telepathy. One of the earliest uses of multi-party entanglement was presented by Mermin in 1990. Here we recast his idea in terms of pseudo-telepathy: we provide a new computer-scientist-friendly analysis of this game. We prove an upper bound on the best possible classical strategy for attempting to play this game, as well as a novel, matching lower bound. This leads us to considerations on how well imperfect quantum-mechanical apparatus must perform in order to exhibit a behaviour that would be classically impossible to explain. Our results include improved bounds that could help vanquish the infamous detection loophole.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations36
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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