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Enregistrement W2013814459 · doi:10.1103/physrevlett.112.140505

Measurement-Based Classical Computation

2014· article· en· W2013814459 sur OpenAlexafffund
Matty J. Hoban, Joel J. Wallman, Hussain Anwar, Naïri Usher, Robert Raussendorf, Dan E. Browne

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésComputationQuantum computerComputer scienceQuantumQubitQuantum circuitComputational complexity theoryStatistical physicsState (computer science)Computational resourceTheoretical computer sciencePhysicsQuantum mechanicsAlgorithmQuantum network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurement-based quantum computation (MBQC) is a model of quantum computation, in which computation proceeds via adaptive single qubit measurements on a multiqubit quantum state. It is computationally equivalent to the circuit model. Unlike the circuit model, however, its classical analog is little studied. Here we present a classical analog of MBQC whose computational complexity presents a rich structure. To do so, we identify uniform families of quantum computations [refining the circuits introduced by Bremner Proc. R. Soc. A 467, 459 (2010)] whose output is likely hard to exactly simulate (sample) classically. We demonstrate that these circuit families can be efficiently implemented in the MBQC model without adaptive measurement and, thus, can be achieved in a classical analog of MBQC whose resource state is a probability distribution which has been created quantum mechanically. Such states (by definition) violate no Bell inequality, but, if widely held beliefs about computational complexity are true, they, nevertheless, exhibit nonclassicality when used as a computational resource—an imprint of their quantum origin.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,404

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 savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,249 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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