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Enregistrement W2317038446 · doi:10.1103/physrevlett.108.240504

Increasing Entanglement Monotones by Separable Operations

2012· article· en· W2317038446 sur OpenAlexaff
Eric Chitambar, Wei Cui, Hoi-Kwong Lo

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLOCCQuantum entanglementMonotone polygonMonotonic functionBipartite graphSeparable spaceMultipartite entanglementComputer scienceLimit (mathematics)Quantum teleportationQuantumClass (philosophy)Discrete mathematicsMathematicsTheoretical computer scienceQuantum mechanicsQuantum channelSquashed entanglementPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum entanglement is fundamentally related to the operational setting of local quantum operations and classical communication (LOCC). A more general class of operations known as separable operations (SEP) is often employed to approximate LOCC, but the exact difference between LOCC and SEP is unknown. In this letter, we compare the two classes in performing particular tripartite to bipartite entanglement conversions and report a gap as large as 12.5% between SEP and LOCC, which is the first known appreciable gap between the classes. Our results rely on constructing a computable entanglement monotone with a clear operational meaning that, unlike all other such monotones previously studied, is not monotonic under SEP. Finally, we prove the curious fact that convergent sequences of LOCC protocols need not be LOCC feasible in the limit.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,407

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSans objet
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

Citations56
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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