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Enregistrement W2962758283 · doi:10.1016/j.scib.2018.10.009

Optimal photonic indistinguishability tests in multimode networks

2018· article· en· W2962758283 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueVirtual Community of Pathological Anatomy (University of Castilla La Mancha) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNeural Networks and Reservoir Computing
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotonicsComputer sciencePhotonQuantumTransformation (genetics)Statistical physicsBeam splitterEinsteinPhysicsTopology (electrical circuits)Theoretical computer scienceAlgorithmQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Particle indistinguishability is at the heart of quantum statistics that regulates fundamental phenomena such as the electronic band structure of solids, Bose-Einstein condensation and superconductivity. Moreover, it is necessary in practical applications such as linear optical quantum computation and simulation, in particular for Boson Sampling devices. It is thus crucial to develop tools to certify genuine multiphoton interference between multiple sources. Our approach employs the total variation distance to find those transformations that minimize the error probability in discriminating the behaviors of distinguishable and indistinguishable photons. In particular, we show that so-called Sylvester interferometers are near-optimal for this task. By using Bayesian tests and inference, we numerically show that Sylvester transformations largely outperform most Haar-random unitaries in terms of sample size required. Furthermore, we experimentally demonstrate the efficacy of the transformation using an efficient 3D integrated circuits in the single- and multiple-source cases. We then discuss the extension of this approach to a larger number of photons and modes. These results open the way to the application of Sylvester interferometers for optimal assessment of multiphoton interference experiments. (C) 2018 Science China Press. Published by Elsevier B.V. and Science China Press.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,229 · 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