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Enregistrement W2081813131 · doi:10.1142/s0217732313300127

QUANTUM NONLOCAL BOXES EXHIBIT STRONGER DISTILLABILITY

2013· article· en· W2081813131 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueModern Physics Letters A · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum nonlocalityQuantumLimit (mathematics)Protocol (science)Quantum correlationMatching (statistics)Asymptotically optimal algorithmValue (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hypothetical nonlocal box (NLB) proposed by Popescu and Rohrlich allows two spatially separated parties, Alice and Bob, to exhibit stronger than quantum correlations. If the generated correlations are weak, they can sometimes be distilled into a stronger correlation by repeated applications of the NLB. Motivated by the limited distillability of NLBs, we initiate here a study of the distillation of correlations for nonlocal boxes that output quantum states rather than classical bits (qNLBs). We propose a new protocol for distillation and show that it asymptotically distills a class of correlated quantum nonlocal boxes to the value [Formula: see text], whereas in contrast, the optimal non-adaptive parity protocol for classical nonlocal boxes asymptotically distills only to the value 3.0. We show that our protocol is an optimal non-adaptive protocol for 1, 2 and 3 qNLB copies by constructing a matching dual solution for the associated primal semidefinite program (SDP). We conclude that qNLBs are a stronger resource for nonlocality than NLBs. The main premise that develops from this conclusion is that the NLB model is not the strongest resource to investigate the fundamental principles that limit quantum nonlocality. As such, our work provides strong motivation to reconsider the status quo of the principles that are known to limit nonlocal correlations under the framework of qNLBs rather than NLBs.

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)0,007
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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