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Enregistrement W2938819202 · doi:10.1103/physrevlett.123.020401

One-Shot Operational Quantum Resource Theory

2019· article· en· W2938819202 sur OpenAlexafffund
Zi-Wen Liu, Kaifeng Bu, Ryuji Takagi

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchIntelligence Advanced Research Projects ActivityInstitut Périmètre de physique théoriqueArmy Research OfficeTempleton Religion TrustZhejiang UniversityIndustry CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceGovernment of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésQuantum entanglementComputer scienceResource dependence theoryQuantumStatistical physicsResource (disambiguation)Superposition principleCoherence (philosophical gambling strategy)Entropy (arrow of time)Theoretical physicsQuantum mechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fundamental approach for the characterization and quantification of all kinds of resources is to study the conversion between different resource objects under certain constraints. Here we analyze, from a resource-nonspecific standpoint, the optimal efficiency of resource formation and distillation tasks with only a single copy of the given quantum state, thereby establishing a unified framework of one-shot quantum resource manipulation. We find general bounds on the optimal rates characterized by resource measures based on the smooth max- or min-relative entropies and hypothesis testing relative entropy, as well as the free robustness measure, providing them with general operational meanings in terms of optimal state conversion. Our results encompass a wide class of resource theories via the theory-dependent coefficients we introduce, and the discussions are solidified by important examples, such as entanglement, coherence, superposition, magic states, asymmetry, and thermal nonequilibrium.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,999

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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

Citations100
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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