LOCC protocols with bounded width per round optimize convex functions
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
We start with the task of discriminating finitely many multipartite quantum states using LOCC protocols, with the goal to optimize the probability of correctly identifying the state. We provide two different methods to show that finitely many measurement outcomes in every step are sufficient for approaching the optimal probability of discrimination. In the first method, each measurement of an optimal LOCC protocol, applied to a [Formula: see text]-dimensional local system, is replaced by one with at most [Formula: see text] outcomes, without changing the probability of success. In the second method, we decompose any LOCC protocol into a convex combination of a number of “slim protocols” in which each measurement applied to a [Formula: see text]-dimensional local system has at most [Formula: see text] outcomes. To maximize any convex functions in LOCC (including the probability of state discrimination or fidelity of state transformation), an optimal protocol can be replaced by the best slim protocol in the convex decomposition without using shared randomness. For either method, the bound on the number of outcomes per measurement is independent of the global dimension, the number of parties, the depth of the protocol, how deep the measurement is located, and applies to LOCC protocols with infinite rounds, and the “measurement compression” can be done “top-down” — independent of later operations in the LOCC protocol. The second method can be generalized to implement LOCC instruments with finitely many classical outcomes: if the instrument has [Formula: see text] coarse-grained final measurement outcomes, global input dimension [Formula: see text] and global output dimension [Formula: see text] for [Formula: see text] conditioned on the [Formula: see text]th outcome, then one can obtain the instrument as a convex combination of no more than [Formula: see text] slim protocols; that is, [Formula: see text] bits of shared randomness suffice.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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.
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