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Enregistrement W2148545768 · doi:10.1364/oe.19.025173

Quantum random bit generation using stimulated Raman scattering

2011· article· en· W2148545768 sur OpenAlexaff
Philip J. Bustard, Doug Moffatt, Rune Lausten, Guorong Wu, Ian A. Walmsley, Benjamin Sussman

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensSteacie Institute for Molecular Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum noiseQuantum sensorOpticsPhysicsRaman scatteringRandom number generationPhoton countingQuantum imagingPhotonPhase noiseQuantum technologyQuantum information scienceQuantum cryptographyQuantum informationQuantumQuantum networkComputer scienceRaman spectroscopyQuantum entanglementQuantum mechanicsOpen quantum systemAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Random number sequences are a critical resource in a wide variety of information systems, including applications in cryptography, simulation, and data sampling. We introduce a quantum random number generator based on the phase measurement of Stokes light generated by amplification of zero-point vacuum fluctuations using stimulated Raman scattering. This is an example of quantum noise amplification using the most noise-free process possible: near unitary quantum evolution. The use of phase offers robustness to classical pump noise and the ability to generate multiple bits per measurement. The Stokes light is generated with high intensity and as a result, fast detectors with high signal-to-noise ratios can be used for measurement, eliminating the need for single-photon sensitive devices. The demonstrated implementation uses optical phonons in bulk diamond.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,518

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations61
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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