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Enregistrement W2342127886 · doi:10.1103/physreva.93.042107

Robustness of asymmetry and coherence of quantum states

2016· article· en· W2342127886 sur OpenAlexaff
Marco Piani, Marco Cianciaruso, Thomas R. Bromley, Carmine Napoli, Nathaniel Johnston, Gerardo Adesso

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilEuropean Commission
Mots-clésAsymmetryCoherence (philosophical gambling strategy)Robustness (evolution)QuantumStatistical physicsPhysicsComputer scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum states may exhibit asymmetry with respect to the action of a given group. Such an asymmetry of states can be considered as a resource in applications such as quantum metrology, and it is a concept that encompasses quantum coherence as a special case. We introduce explicitly and study the robustness of asymmetry, a quantifier of asymmetry of states that we prove to have many attractive properties, including efficient numerical computability via semidefinite programming, and an operational interpretation in a channel discrimination context. We also introduce the notion of asymmetry witnesses, whose measurement in a laboratory detects the presence of asymmetry. We prove that properly constrained asymmetry witnesses provide lower bounds to the robustness of asymmetry, which is shown to be a directly measurable quantity itself. We then focus our attention on coherence witnesses and the robustness of coherence, for which we prove a number of additional results; these include an analysis of its specific relevance in phase discrimination and quantum metrology, an analytical calculation of its value for a relevant class of quantum states, and tight bounds that relate it to another previously defined coherence monotone.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,325
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations282
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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