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Enregistrement W2272363982 · doi:10.4230/lipics.tqc.2015.48

The Spin-2 AKLT State on the Square Lattice is Universal for Measurement-based Quantum Computation

2015· article· en· W2272363982 sur OpenAlexafffund
Tzu-Chieh Wei, Robert Raussendorf

Notice bibliographique

RevueDROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics) · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIntelligence Advanced Research Projects ActivityNational Science Foundation
Mots-clésCluster stateQuantum computerQuantum entanglementComputationStatistical physicsComputer scienceQuantumTheoretical computer scienceQuantum mechanicsPhysicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One-way quantum computation was first invented using the cluster state. Since then graph states, the generalization of the cluster state, were investigated and understood when they would enable such a measurement-based approach for quantum computation. Are there any other family of states, i.e., states with different entanglement structures, that can also serve as the universal resource for quantum computation? Recent study shows that the Affleck-Kennedy-Lieb-Tasaki (AKLT) states also provide a useful source. Here, we show that the spin-2 state on the square lattice is a universal resource for measurement-based quantum computation. We employ a POVM on all sites that convert the local 5-level system to 2-level, and the post-POVM state is a graph state, whose graph is in general non-planar. We then follow with another round of measurement to recover the planarity of the graphs by thinning. The resultant typical graphs are shown to reside in the supercritical phase of percolation via Monte Carlo simulations and the associated graph states are universal, implying the AKLT state is also universal.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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