Random Bipartite Entanglement from<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mi>W</mml:mi></mml:math>and<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mi>W</mml:mi></mml:math>-Like States
Notice bibliographique
Résumé
We describe a protocol for distilling maximally entangled bipartite states between random pairs of parties from those sharing a tripartite W state |W=(1/sqrt[3])(|100+|010+|001)(ABC), and show that the total distillation rate E(t)(infinity) [the total number of Einstein-Podolsky-Rosen (EPR) pairs distilled per W, irrespective of who shares them] may be done at a higher rate than EPR distillation between specified pairs of parties. Specifically, the optimal rate for distillation to specified parties has been previously shown to be 0.92 EPR pairs per W, while our protocol can asymptotically distill 1 EPR pair per W between random pairs of parties, which we conjecture to be optimal. We thus demonstrate a tradeoff between overall distillation rate and final distribution of EPR pairs. We further show that there exist states with fixed lower-bounded E(t)(infinity), but arbitrarily small distillable entanglement for specified parties.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».