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Enregistrement W2805918291 · doi:10.1007/s00037-022-00231-8

Quantum generalizations of the polynomial hierarchy with applications to QMA(2)

2022· article· en· W2805918291 sur OpenAlexaff
Sevag Gharibian, Miklós Sántha, Jamie Sikora, Aarthi Sundaram, Justin Yirka

Notice bibliographique

RevueComputational Complexity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHierarchyComputer scienceQuantumPolynomialPolynomial hierarchyQuantum computerTheoretical computer scienceMathematicsAlgorithmTime complexityQuantum mechanicsPhysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The polynomial-time hierarchy (PH) has proven to be a powerful tool for providing separations in computational complexity theory (modulo standard conjectures such as PH do not collapse). Here, we study whether two quantum generalizations of PH can similarly prove separations in the quantum setting. The first generalization, $$\rm{QCPH}$$ , uses classical proofs, and the second, $$\rm{QPH}$$ , uses quantum proofs. For the former, we show quantum variants of the Karp-Lipton theorem and Toda's theorem. For the latter, we place its third level, $$\rm{Q\Sigma_3}$$ , into NEXP using the ellipsoid method for efficiently solving semidefinite programs. These results yield two implications for $$\rm{QMA(2)}$$ , the variant of Quantum Merlin-Arthur ( $$\rm{QMA}$$ ) with two unentangled proofs, a complexity class whose characterization has proven difficult. First, if $$\rm{QCPH = QPH}$$ (i.e., alternating quantifiers are sufficiently powerful so as to make classical and quantum proofs ``equivalent''), then QMA(2) is in the counting hierarchy (specifically, in $${\rm P}^{{\rm pp}^{{\rm pp}}}$$ ). Second, because $$\rm{QMA(2)}\subseteq \rm{Q\Sigma_3}$$ , $$\rm{QMA(2)}$$ is strictly contained in NEXP unless $$\rm{QMA(2)}=\rm{Q\Sigma_3}$$ (i.e., alternating quantifiers do not help in the presence of ``unentanglement'').

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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