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Enregistrement W2911745602 · doi:10.1103/physrevlett.123.190601

Fundamental Limitations to Local Energy Extraction in Quantum Systems

2019· article· en· W2911745602 sur OpenAlexafffund
Álvaro M. Alhambra, Georgios Styliaris, Nayeli A. Rodríguez-Briones, Jamie Sikora, Eduardo Martín-Martínez

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Thermodynamics and Statistical Mechanics
Établissements canadiensUniversity of WaterlooPerimeter Institute
Organismes subventionnairesInstitut Périmètre de physique théoriqueNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaGovernment of Canada
Mots-clésQuantum entanglementBipartite graphPassivityContext (archaeology)Statistical physicsQuantumEigenvalues and eigenvectorsPhysicsQuantum discordEnergy (signal processing)Quantum mechanicsLimit (mathematics)Computer scienceTheoretical physicsMathematicsTheoretical computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine when it is possible to locally extract energy from a bipartite quantum system in the presence of strong coupling and entanglement, a task which is expected to be restricted by entanglement in the low-energy eigenstates. We fully characterize this distinct notion of "passivity" by finding necessary and sufficient conditions for such extraction to be impossible, using techniques from semidefinite programing. This is the first time in which such techniques are used in the context of energy extraction, which opens a way of exploring further kinds of passivity in quantum thermodynamics. We also significantly strengthen a previous result of Frey et al., by showing a physically relevant quantitative bound on the threshold temperature at which this passivity appears. Furthermore, we show how this no-go result also holds for thermal states in the thermodynamic limit, provided that the spatial correlations decay sufficiently fast, and we give numerical examples.

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)0,008
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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