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Enregistrement W2973413139 · doi:10.1109/icton.2019.8840346

Kerr Combs and Telecommunications Components for the Generation and High-Dimensional Quantum Processing of d-Level Cluster States

2019· article· en· W2973413139 sur OpenAlexaff
Piotr Roztocki, Christian Reimer, Stefania Sciara, Mehedi Islam, Luis Romero Cortés, Yanbing Zhang, Bennet Fischer, Sébastien Loranger, Raman Kashyap, Alfonso Carmelo Cino, Brent E. Little, David Moss, Lucia Caspani, William J. Munro, José Azaña, Michael Kues, Roberto Morandotti

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensPolytechnique MontréalInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePhotonicsQuantum computerQubitCluster stateQuantum stateQuantum information scienceCoherence (philosophical gambling strategy)Quantum metrologyRealization (probability)QuantumElectronic engineeringQuantum networkPhysicsOptoelectronicsEngineeringQuantum entanglementQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large and complex optical quantum states are a key resource for fundamental science and applications such as quantum communications, information processing, and metrology. In this context, cluster states are a particularly important class because they enable the realization of universal quantum computers by means of the so-called `one-way' scheme, where processing operations are performed through measurements on the state. While two-level (i.e. qubit) cluster states have been realized thus far, further boosting this computational resource by increasing the number of particles comes at the price of significantly reduced coherence time and detection rates, as well as increased sensitivity to noise. In contrast, the realization of d-level (with d > 2) cluster states offers the possibility to increase quantum resources without changing the number of particles, enables the implementation of efficient computational protocols, as well as coincides with a reduction in the noise sensitivity of the states. Here, we experimentally realize, characterize, and perform one-way processing operations on three-level, four-partite cluster states formed by two photons in the time and frequency domain. We make use of a unique approach based on integrated photonic chips and optical fiber communications components, enabling scalable, deterministic new functionalities.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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