Regularising data for practical randomness generation
Notice bibliographique
Résumé
Assuming that the no-signalling principle holds, non-local correlations contain intrinsic randomness. In particular, for a specific Bell experiment, one can derive relations between the amount of randomness produced, as quantified by the min-entropy of the output data, and its associated violation of a Bell inequality. In practice, due to finite sampling, certifying randomness requires the development of statistical tools to lower-bound the min-entropy of the data as a function of the estimated Bell violation. The quality of such bounds relies on the choice of certificate, i.e. the Bell inequality whose violation is estimated. In this work, we propose a method for choosing efficiently such a certificate and analyse, by means of extensive numerical simulations (with various choices of parameters), the extent to which it works. The method requires sacrificing a part of the output data in order to estimate the underlying correlations. Regularising this estimate then allows one to find a Bell inequality that is well suited for certifying practical randomness from these specific correlations. We then study the effects of various parameters on the obtained min-entropy bound and explain how to tune them in a favourable way. Lastly, we carry out several numerical simulations of a Bell experiment to show the efficiency of our method: we nearly always obtain higher min-entropy rates than when we use a pre-established Bell inequality, namely the Clauser–Horne–Shimony–Holt inequality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».