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Enregistrement W2263382461 · doi:10.1103/physrevlett.115.060501

Robust Characterization of Loss Rates

2015· article· en· W2263382461 sur OpenAlexafffund
Joel J. Wallman, Marie Barnhill, Joseph Emerson

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeIndustry CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésComputer scienceQubitScalabilityMarkov processData lossAlgorithmStatistical physicsQuantumStatisticsPhysicsMathematicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many physical implementations of qubits-including ion traps, optical lattices and linear optics-suffer from loss. A nonzero probability of irretrievably losing a qubit can be a substantial obstacle to fault-tolerant methods of processing quantum information, requiring new techniques to safeguard against loss that introduce an additional overhead that depends upon the loss rate. Here we present a scalable and platform-independent protocol for estimating the average loss rate (averaged over all input states) resulting from an arbitrary Markovian noise process, as well as an independent estimate of detector efficiency. Moreover, we show that our protocol gives an additional constraint on estimated parameters from randomized benchmarking that improves the reliability of the estimated error rate and provides a new indicator for non-Markovian signatures in the experimental data. We also derive a bound for the state-dependent loss rate in terms of the average loss rate.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,229

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 savante0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations46
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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