Asymptotically perfect efficient quantum state transfer across uniform chains with two impurities
Notice bibliographique
Résumé
The ability to transfer quantum information from one location to another with high probability is of central importance to quantum information science. Unfortunately, for the simplest system of a uniform chain (a spin chain or a particle in a one-dimensional lattice), the state transfer time grows exponentially in the chain length $N$ at fixed transfer probability. In this work we show that the addition of an impurity near each end point, coupled to the uniform chain with strength $w$, is sufficient to ensure efficient and high-probability state transfer. An eigenstate localized in the vicinity of the impurity can be tuned into resonance with chain-extended states by adjusting $w(N)\ensuremath{\propto}{N}^{1/2}$; the resulting avoided crossing yields resonant eigenstates with large amplitudes on the chain end points and approximately equidistant eigenvalues. The state transfer time scales as $t\ensuremath{\propto}{N}^{3/2}$, and its transfer probability $P$ approaches unity in the thermodynamic limit $N\ensuremath{\rightarrow}\ensuremath{\infty}$; the error scales as $1\ensuremath{-}P\ensuremath{\propto}{N}^{\ensuremath{-}1}$. Thus, with the addition of two impurities, asymptotically perfect efficient state transfer with a uniform chain is possible even in the absence of external control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».