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Enregistrement W2735621822 · doi:10.48550/arxiv.1707.03125

Device-independent dimension test in a multiparty Bell experiment

2017· preprint· en· W2735621822 sur OpenAlexaff
Zhaohui Wei, Jamie Sikora

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDimension (graph theory)Computer scienceMeasure (data warehouse)Bipartite graphHilbert spaceTest (biology)Space (punctuation)Theoretical computer scienceMathematicsData miningPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A device-independent dimension test for a Bell experiment aims to estimate the underlying Hilbert space dimension that is required to produce given measurement statistical data without any other assumptions concerning the quantum apparatus. Previous work mostly deals with the two-party version of this problem. In this paper, we propose a very general and robust approach to test the dimension of any subsystem in a multiparty Bell experiment. Our dimension test stems from the study of a new multiparty scenario which we call prepare-and-distribute. This is like the prepare-and-measure scenario, but the quantum state is sent to multiple, non-communicating parties. Through specific examples, we show that our test results can be tight. Furthermore, we compare the performance of our test to results based on known bipartite tests, and witness remarkable advantage, which indicates that our test is of a true multiparty nature. We conclude by pointing out that with some partial information about the quantum states involved in the experiment, it is possible to learn other interesting properties beyond dimension.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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