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Enregistrement W2943377024 · doi:10.1088/2040-8986/ab6303

Full-field mode sorter using two optimized phase transformations for high-dimensional quantum cryptography

2019· article· en· W2943377024 sur OpenAlexafffund
Robert Fickler, Frédéric Bouchard, Enno Giese, Vincenzo Grillo, Gerd Leuchs, Ebrahim Karimi

Notice bibliographique

RevueJournal of Optics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesH2020 Future and Emerging TechnologiesLuonnontieteiden ja Tekniikan Tutkimuksen ToimikuntaAcademy of FinlandEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsAustrian Science Fund
Mots-clésComputer scienceEncoding (memory)SortingContext (archaeology)Quantum cryptographyFidelityHigh fidelityOpticsCurse of dimensionalityQuantum key distributionField (mathematics)Phase (matter)AzimuthQuantumMode (computer interface)PhotonAlgorithmPhysicsQuantum informationTelecommunicationsQuantum mechanicsMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High-dimensional encoding schemes have emerged as a novel way to perform quantum information tasks. For high dimensionality, temporal and transverse spatial modes of photons are the two paradigmatic degrees of freedom commonly used in such experiments. Nevertheless, general devices for multi-outcome measurements are still needed to take full advantage of the high-dimensional nature of encoding schemes. We propose a general full-field mode sorting scheme consisting of only up to two optimized phase elements based on evolutionary algorithms that allows for joint sorting of azimuthal and radial modes. We further study the performance of our scheme through simulations in the context of high-dimensional quantum cryptography, where sorting in different mutually unbiased bases and high-fidelity measurement schemes are crucial.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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