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Enregistrement W2510478133 · doi:10.1103/physreva.95.022334

Experimentally superposing two pure states with partial prior knowledge

2017· article· en· W2510478133 sur OpenAlexafffund
Keren Li, Guofei Long, Hemant Katiyar, Tao Xin, Guanru Feng, Dawei Lu, Raymond Laflamme

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilIndustry CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésSuperposition principleQubitProtocol (science)Probabilistic logicQuantum stateFidelityState (computer science)QuantumComputer scienceQuantum mechanicsQuantum superpositionStatistical physicsProperty (philosophy)PhysicsTopology (electrical circuits)MathematicsAlgorithmArtificial intelligenceTelecommunicationsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Superposition, arguably the most fundamental property of quantum mechanics, lies at the heart of quantum information science. However, how to create the superposition of any two unknown pure states remains as a daunting challenge. Recently, it was proved that such a quantum protocol does not exist if the two input states are completely unknown, whereas a probabilistic protocol is still available with some prior knowledge about the input states [M. Oszmaniec et al., Phys. Rev. Lett. 116, 110403 (2016)]. The knowledge is that both of the two input states have nonzero overlaps with some given referential state. In this work, we experimentally realize the probabilistic protocol of superposing two pure states in a three-qubit nuclear magnetic resonance system. We demonstrate the feasibility of the protocol by preparing a families of input states, and the average fidelity between the prepared state and expected superposition state is over 99%. Moreover, we experimentally illustrate the limitation of the protocol that it is likely to fail or yields very low fidelity, if the nonzero overlaps are approaching zero. Our experimental implementation can be extended to more complex situations and other quantum systems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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