Notice bibliographique
Résumé
We use the entanglement negativity, a measure of entanglement for mixed states, to probe the structure of entanglement in the ground state of a topologically ordered system. Through analytical calculations of the negativity in the ground state(s) of the toric code model, we explicitly show that the pure-state entanglement of a region $A$ and its complement $B$ is the sum of two types of contributions: boundary entanglement and long-range entanglement. Boundary entanglement is seen to be insensitive to tracing out the degrees of freedom in the interior of regions $A$ and $B$, and therefore it entangles only degrees of freedom in $A$ and $B$ that are close to their common boundary. We recover the well-known result that boundary entanglement is proportional to the size of each boundary separating $A$ and $B$ and it includes an additive, universal correction. The second, long-range, contribution to pure-state entanglement appears only when $A$ and $B$ are noncontractible regions (e.g., on a torus) and it is seen to be destroyed when tracing out a noncontractible region in the interior of $A$ or $B$. In the toric code, only the long-range contribution to the entanglement depends on the specific ground state under consideration.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».