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Enregistrement W2158368387 · doi:10.1109/isit.2011.6034165

Entanglement boosts quantum turbo codes

2011· article· en· W2158368387 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbo codeConvolutional codeComputer scienceSerial concatenated convolutional codesQuantum entanglementQubitAlgorithmTheoretical computer scienceTurbo equalizerEncoderConcatenated error correction codeQuantumPhysicsBlock codeDecoding methodsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the unexpected breakdowns in the existing theory of quantum serial turbo coding is that a quantum convolutional encoder cannot simultaneously be recursive and non-catastrophic. These properties are essential for a quantum turbo code to have an unbounded minimum distance and for its iterative decoding algorithm to converge, respectively. Here, we show that the entanglement-assisted paradigm gives a theoretical and simulated “turbo boost” to these codes, in the sense that an entanglement-assisted quantum (EAQ) convolutional encoder can possess both of the aforementioned desirable properties, and simulation results indicate that entanglement-assisted turbo codes can operate reliably in a noise regime 5.5 dB beyond that of standard quantum turbo codes. Entanglement is the resource that enables a convolutional encoder to satisfy both properties because an encoder acting on only information qubits, classical bits, gauge qubits, and ancilla qubits cannot simultaneously satisfy them. Simulation results demonstrate that interleaved serial concatenation of EAQ convolutional encoders leads to a powerful code construction with excellent performance on a memoryless depolarizing channel.

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.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,401

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,204 · 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