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Enregistrement W2277860865 · doi:10.1038/ncomms13523

Fundamental rate-loss trade-off for the quantum internet

2016· article· en· W2277860865 sur OpenAlexafffund
Koji Azuma, Akihiro Mizutani, Hoi-Kwong Lo

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCouncil for Science, Technology and InnovationNational Institute of Information and Communications TechnologyIran Telecommunication Research CenterCabinet Office, Government of Japan
Mots-clésQuantum information scienceQuantum networkQuantum channelComputer scienceQuantum key distributionQuantum capacityQuantum informationQuantumPoint-to-pointComputer networkPhysicsQuantum mechanicsQuantum entanglement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quantum internet holds promise for achieving quantum communication-such as quantum teleportation and quantum key distribution (QKD)-freely between any clients all over the globe, as well as for the simulation of the evolution of quantum many-body systems. The most primitive function of the quantum internet is to provide quantum entanglement or a secret key to two points efficiently, by using intermediate nodes connected by optical channels with each other. Here we derive a fundamental rate-loss trade-off for a quantum internet protocol, by generalizing the Takeoka-Guha-Wilde bound to be applicable to any network topology. This trade-off has essentially no scaling gap with the quantum communication efficiencies of protocols known to be indispensable to long-distance quantum communication, such as intercity QKD and quantum repeaters. Our result-putting a practical but general limitation on the quantum internet-enables us to grasp the potential of the future quantum internet.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0040,012
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations88
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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