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Enregistrement W1619297896 · doi:10.26421/qic12.9-10-9

Quantum phase estimation with arbitrary constant-precision phase shift operators

2012· article· en· W1619297896 sur OpenAlexaff
H. Ahmadi, Chen-Fu Chiang

Notice bibliographique

RevueQuantum Information and Computation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative precipitation estimationQuantum Fourier transformOperator (biology)AlgorithmQuantumQuantum algorithmComputer sciencePhase (matter)Constant (computer programming)MathematicsQuantum error correctionQuantum mechanicsPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While Quantum phase estimation (QPE) is at the core of many quantum algorithms known to date, its physical implementation (algorithms based on quantum Fourier transform (QFT) ) is highly constrained by the requirement of high-precision controlled phase shift operators, which remain difficult to realize. In this paper, we introduce an alternative approach to approximately implement QPE with arbitrary constant-precision controlled phase shift operators. The new quantum algorithm bridges the gap between QPE algorithms based on QFT and Kitaev's original approach. For approximating the eigenphase precise to the nth bit, Kitaev's original approach does not require any controlled phase shift operator. In contrast, QPE algorithms based on QFT or approximate QFT require controlled phase shift operators with precision of at least Pi/2n. The new approach fills the gap and requires only arbitrary constant-precision controlled phase shift operators. From a physical implementation viewpoint, the new algorithm outperforms Kitaev's approach.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,005
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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