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Enregistrement W2528744766 · doi:10.1103/physrevlett.117.150502

Quantum Change Point

2017· article· en· W2528744766 sur OpenAlexafffund
Gael Sentís, E. Bagán, John Calsamiglia, Giulio Chiribella, R. Muñoz-Tapia

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilMinisterio de Economía y CompetitividadGeneralitat de CatalunyaNational Natural Science Foundation of ChinaFoundational Questions InstituteCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésPoint (geometry)Construct (python library)Sequence (biology)Computer scienceMeasure (data warehouse)Statistical physicsDomain (mathematical analysis)PhysicsState (computer science)Particle (ecology)QuantumQuantum mechanicsAlgorithmMathematicsBiologyData miningMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sudden changes are ubiquitous in nature. Identifying them is crucial for a number of applications in biology, medicine, and social sciences. Here we take the problem of detecting sudden changes to the quantum domain. We consider a source that emits quantum particles in a default state, until a point where a mutation occurs that causes the source to switch to another state. The problem is then to find out where the change occurred. We determine the maximum probability of correctly identifying the change point, allowing for collective measurements on the whole sequence of particles emitted by the source. Then, we devise online strategies where the particles are measured individually and an answer is provided as soon as a new particle is received. We show that these online strategies substantially underperform the optimal quantum measurement, indicating that quantum sudden changes, although happening locally, are better detected globally.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,588

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,083 · 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'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

Citations46
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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