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Enregistrement W2027728933 · doi:10.1103/physreva.88.022305

Experimental simulation of anyonic fractional statistics with an NMR quantum-information processor

2013· article· en· W2027728933 sur OpenAlexaff
Guanru Feng, Raymond Laflamme

Notice bibliographique

RevuePhysical Review A · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnyonTopological quantum computerFermionPhysicsBosonHamiltonian (control theory)Quantum computerStatisticsQuantum simulatorQuantum mechanicsQuantumMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anyons have exotic statistical properties, fractional statistics, differing from bosons and fermions. They can be created as excitations of some Hamiltonian models. Here, we present an experimental demonstration of anyonic fractional statistics by simulating a version of the Kitaev spin-lattice model proposed by Han et al. [Phys. Rev. Lett. 98, 150404 (2007)] using an NMR quantum-information processor. We use a seven-qubit system to prepare a six-qubit pseudopure state to implement the ground-state preparation and realize anyonic manipulations, including creation, braiding and anyon fusion. The anyonic braiding process is equivalent to two successive particle exchanges. We obtain a phase difference of $(0.52\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.01)\ensuremath{\pi}\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}2$ between the states with and without anyon braiding, which is different from the $\ensuremath{\pi}\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}2$ and $2\ensuremath{\pi}\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}2$ phase changes for fermions and bosons after two successive particle exchanges, and agrees with the prediction of the anyonic fractional statistics.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,710

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations43
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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