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Enregistrement W2790815287 · doi:10.1063/1.5025456

Generating and breeding optical Schrödinger’s cat states

2018· article· en· W2790815287 sur OpenAlexaff
Demid Sychev, Alexander E. Ulanov, Anastasia A. Pushkina, Ilya A. Fedorov, Matthew Richards, Philippe Grangier, A. I. Lvovsky

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum optics and atomic interactions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchrödinger's catSuperposition principleCoherent statesQuantum superpositionQuantumPhysicsQuantum stateBeam splitterState (computer science)Quantum mechanicsTopology (electrical circuits)Computer scienceMathematicsAlgorithmCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Superpositions of macroscopically distinct quantum states, introduced in Schrödinger’s famous Gedankenexperiment, are an epitome of quantum “strangeness” and a natural tool for determining the validity limits of quantum physics. The optical incarnation of Schrödinger’s cat — the superposition of two opposite-amplitude coherent states — is also the backbone of quantum information processing in the continuous-variable domain. Here we implement two protocols for producing and amplifying optical Schrödinger’s cats. In the first protocol we remotely prepare a high-efficiency Schrödinger cat state by applying the remote state preparation to a N00N state prepared between two parties that are separated by a lossy medium. The second protocol consists in bringing the initial states into interference on a beamsplitter and a subsequent heralding quadrature measurement in one of the output channels. The latter technique enables implementation in an iterative manner, in principle allowing creation of Schrödinger’s cat states of arbitrarily high amplitude.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,576

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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