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Enregistrement W2985334210 · doi:10.1103/physrevlett.125.060405

No-Go Theorems for Quantum Resource Purification

2020· article· en· W2985334210 sur OpenAlexafffund
Kun Fang, Zi-Wen Liu

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInstitut Périmètre de physique théoriqueIsaac Newton TrustUniversity of CambridgeGovernment of Canada
Mots-clésComputer scienceQuantum entanglementQuantum computerQuantumProbabilistic logicCoherence (philosophical gambling strategy)Resource (disambiguation)ScalabilityQubitQuantum error correctionTheoretical computer scienceQuantum mechanicsPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The manipulation of quantum "resources" such as entanglement, coherence, and magic states lies at the heart of quantum science and technology, empowering potential advantages over classical methods. In practice, a particularly important kind of manipulation is to "purify" the quantum resources since they are inevitably contaminated by noise and thus often lose their power or become unreliable for direct usage. Here we prove fundamental limitations on how effectively generic noisy resources can be purified enforced by the laws of quantum mechanics, which universally apply to any reasonable kind of quantum resource. More explicitly, we derive nontrivial lower bounds on the error of converting any full-rank noisy state to any target pure resource state by any free protocol (including probabilistic ones)-it is impossible to achieve perfect resource purification, even probabilistically. Our theorems indicate strong limits on the efficiency of distillation, a widely used type of resource purification routine that underpins many key applications of quantum information science. In particular, this general result induces the first explicit lower bounds on the resource cost of magic state distillation, a leading scheme for realizing scalable fault-tolerant quantum computation. Implications for the standard error-correction-based methods are specifically discussed.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0040,013
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,273
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 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations99
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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