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Enregistrement W2784923214 · doi:10.1103/physreva.98.062307

Self-testing quantum states and measurements in the prepare-and-measure scenario

2018· article· en· W2784923214 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesHorizon 2020Engineering and Physical Sciences Research CouncilNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalEuropean CommissionVillum FondenDanmarks Frie ForskningsfondSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Research, Development and Innovation OfficeEuropean Research CouncilNational Science Foundation
Mots-clésQuantum entanglementMeasure (data warehouse)A priori and a posterioriRobustness (evolution)QubitHilbert spaceComputer scienceQuantum stateQuantumWeak measurementQuantum error correctionUpper and lower boundsPOVMDimension (graph theory)Statistical physicsAlgorithmMathematicsQuantum operationQuantum mechanicsPhysicsOpen quantum systemMathematical analysisData miningPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of self-testing is to characterize an a priori unknown quantum system based solely on measurement statistics, i.e., using an uncharacterized measurement device. Here we develop self-testing methods for quantum prepare-and-measure experiments, thus not necessarily relying on entanglement and/or violation of a Bell inequality. We present noise-robust techniques for self-testing sets of quantum states and measurements, assuming an upper bound on the Hilbert space dimension. We discuss in detail the case of a $2\ensuremath{\rightarrow}1$ random access code with qubits, for which we provide analytically optimal self-tests. The simplicity and noise robustness of our methods should make them directly applicable to experiments.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,320 · 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