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Enregistrement W2949935330 · doi:10.1088/1367-2630/acdf78

The rank of contextuality

2023· article· en· W2949935330 sur OpenAlexaff
Karol Horodecki, Jingfang Zhou, Robert Raussendorf, Ryszard Horodecki, Ravishankar Ramanathan, Emily Tyhurst

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNarodowe Centrum NaukiFundacja na rzecz Nauki PolskiejNarodowym Centrum NaukiEuropean Commission
Mots-clésKochen–Specker theoremRank (graph theory)MathematicsPhysicsCombinatoricsQuantum mechanicsQuantum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Quantum contextuality is one of the most recognized resources in quantum communication and computing scenarios. We provide a new quantifier of this resource, the rank of contextuality (RC). We define RC as the minimum number of non-contextual behaviors that are needed to simulate a contextual behavior. We show that the logarithm of RC is a natural contextuality measure satisfying several properties considered in the spirit of the resource-theoretic approach. The properties include faithfulness, monotonicity, and additivity under tensor product. We also give examples of how to construct contextual behaviors with an arbitrary value of RC exhibiting a natural connection between this quantifier and the arboricity of an underlying hypergraph. We also discuss exemplary areas of research in which the new measure appears as a natural quantifier.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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