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Enregistrement W1565448920 · doi:10.26421/qic13.3-4-9

Efficient quantum communication under collective noise

2013· article· en· W1565448920 sur OpenAlexafffund
Michalis Skotiniotis, Wolfgang Dür, Barbara Kraus

Notice bibliographique

RevueQuantum Information and Computation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversität InnsbruckAustrian Science FundEuropean Commission
Mots-clésDecoding methodsOverhead (engineering)Quantum decoherenceTransmission (telecommunications)Topology (electrical circuits)MathematicsNoise (video)Computer scienceQuantumEncoding (memory)Constant (computer programming)Discrete mathematicsAlgorithmCombinatoricsQuantum mechanicsTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a new quantum communication protocol for the transmission of quantum information under collective noise. Our protocol utilizes a decoherence-free subspace in such a way that an optimal asymptotic transmission rate is achieved, while at the same time encoding and decoding operations can be efficiently implemented. The encoding and decoding circuit requires a number of elementary gates that scale linearly with the number of transmitted qudits, $m$. The logical depth of our encoding and decoding operations is constant and depends only on the channel in question. For channels described by an arbitrary discrete group $G$, i.e.~with a discrete number, $\lvert G\rvert$, of possible noise operators, perfect transmission at a rate $m/(m+r)$ is achieved with an overhead that scales at most as $\mathcal{O}(d^r)$ where the number of auxiliary qudits, $r$, depends solely on the group in question. Moreover, this overhead is independent of the number of transmitted qudits, $m$. For certain groups, e.g.~cyclic groups, we find that the overhead scales only linearly with the number of group elements $|G|$.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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'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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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