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Enregistrement W1979450817 · doi:10.1109/tit.2013.2292135

Streaming Universal Distortion-Free Entanglement Concentration

2014· article· en· W1979450817 sur OpenAlexaff
Robin Blume-Kohout, Sarah Croke, Daniel Gottesman

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Information Theory · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum entanglementQubitBlock (permutation group theory)RandomnessUpper and lower boundsMathematicsDiscrete mathematicsCombinatoricsQuantumQuantum mechanicsPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a streaming (sequential) protocol for universal entanglement concentration at the Shannon bound. Alice and Bob begin with N identical (but unknown) two-qubit pure states, each containing E ebits of entanglement. They each run a reversible algorithm on their qubits, and end up with Y perfect EPR pairs, where Y=NE ± O(√(N)). Our protocol is streaming, so the N input systems are fed in one at a time, and perfect EPR pairs start popping out almost immediately. It matches the optimal block protocol exactly at each stage, so the average yield after n inputs is 〈 Y〉=nE-O(logn). So, somewhat surprisingly, there is no tradeoff between yield and lag-our protocol optimizes both. In contrast, the optimal N-qubit block protocol achieves the same yield, but since no EPR pairs are produced until the entire input block is read, its lag is O(N). Finally, our algorithm runs in O(log N) space, so a lot of entanglement can be efficiently concentrated using a very small (e.g., current or near-future technology) quantum processor. Along the way, we find an optimal streaming protocol for extracting randomness from classical i.i.d. sources and a more space-efficient implementation of the Schur transform.

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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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