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Enregistrement W2139158984 · doi:10.1142/s0219749908004377

MIXING OF QUANTUM WALKS ON GENERALIZED HYPERCUBES

2008· article· en· W2139158984 sur OpenAlexaff
Ana F. Best, Markus Kliegl, Shawn Mead-Gluchacki, Christino Tamon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Quantum Information · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Security AgencyNational Science Foundation
Mots-clésHamming graphHypercubeQuantum walkCombinatoricsMixing (physics)MathematicsCirculant matrixHamming distanceAdjacency matrixHamming codeDiscrete mathematicsQuantumGraph isomorphismQuantum algorithmGraphLine graphPhysicsQuantum mechanicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study continuous-time quantum walks on graphs which generalize the hypercube. The only known family of graphs whose quantum walk instantaneously mixes to uniform is the Hamming graphs with small arities. We show that quantum uniform mixing on the hypercube is robust under the addition of perfect matchings but not much else. Our specific results include: • The graph obtained by augmenting the hypercube with an additive matching x ↦ x ⊕ η is instantaneous uniform mixing whenever |η| is even, but with a slower mixing time. This strictly includes the result of Moore and Russell1on the hypercube. • The class of Hamming graphs H(n,q) is not uniform mixing if and only if q ≥ 5. This is a tight characterization of quantum uniform mixing on Hamming graphs; previously, only the status of H(n,q) with q < 5 was known. • The bunkbed graph [Formula: see text] whose adjacency matrix is I ⊗ Qn+ X ⊗ Af, where Afis a [Formula: see text]-circulant matrix defined by a Boolean function f, is not uniform mixing if the Fourier transform of f has support of size smaller than 2n-1. This explains why the hypercube is uniform mixing and why the join of two hypercubes is not. Our work exploits the rich spectral structure of the generalized hypercubes and relies heavily on Fourier analysis of group-circulants.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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