Device-independent point estimation from finite data and its application to device-independent property estimation
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.
Notice bibliographique
Résumé
The device-independent approach to physics is one where conclusions are drawn directly from the observed correlations between measurement outcomes. In quantum information, this approach allows one to make strong statements about the properties of the underlying systems or devices solely via the observation of Bell-inequality-violating correlations. However, since one can only perform a finite number of experimental trials, statistical fluctuations necessarily accompany any estimation of these correlations. Consequently, an important gap remains between the many theoretical tools developed for the asymptotic scenario and the experimentally obtained raw data. In particular, a physical and concurrently practical way to estimate the underlying quantum distribution has so far remained elusive. Here, we show that the natural analogs of the maximum-likelihood estimation technique and the least-square-error estimation technique in the device-independent context result in point estimates of the true distribution that are physical, unique, computationally tractable, and consistent. They thus serve as sound algorithmic tools allowing one to bridge the aforementioned gap. As an application, we demonstrate how such estimates of the underlying quantum distribution can be used to provide, in certain cases, trustworthy estimates of the amount of entanglement present in the measured system. In stark contrast to existing approaches to device-independent parameter estimations, our estimation does not require the prior knowledge of any Bell inequality tailored for the specific property and the specific distribution of interest.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 découle