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Enregistrement W2020582875 · doi:10.1007/s00220-014-1990-4

One-Shot Decoupling

2014· article· en· W2020582875 sur OpenAlexafffund
Frédéric Dupuis, Mario Berta, Jürg Wullschleger, Renato Renner

Notice bibliographique

RevueCommunications in Mathematical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilCHIST-ERANatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of BristolSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésDecoupling (probability)Quantum entanglementCorrelationQuantumMathematicsStatistical physicsComputer scienceQuantum discordTotal correlationApplied mathematicsPhysicsQuantum mechanicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If a quantum system A , which is initially correlated to another system, E , undergoes an evolution separated from E , then the correlation to E generally decreases. Here, we study the conditions under which the correlation disappears (almost) completely, resulting in a decoupling of A from E . We give a criterion for decoupling in terms of two smooth entropies, one quantifying the amount of initial correlation between A and E , and the other characterizing the mapping that describes the evolution of A . The criterion applies to arbitrary such mappings in the general one-shot setting. Furthermore, the criterion is tight for mappings that satisfy certain natural conditions. One-shot decoupling has a number of applications both in physics and information theory, e.g., as a building block for quantum information processing protocols. As an example, we give a one-shot state merging protocol and show that it is essentially optimal in terms of its entanglement consumption/production.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations142
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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