MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2985944953 · doi:10.1103/physrevresearch.2.013326

Simple communication complexity separation from quantum state antidistinguishability

2020· article· en· W2985944953 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Périmètre de physique théoriqueEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of OxfordGovernment of CanadaJohn Templeton Foundation
Mots-clésSimple (philosophy)Dimension (graph theory)ConjectureBounded functionSet (abstract data type)QuantumQuantum complexity theoryCommunication complexityTask (project management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A set of n pure quantum states is called antidististinguishable if there exists an n-outcome measurement that never outputs the outcome 'k' on the kth quantum state.We describe sets of quantum states for which any subset of three states is antidistinguishable and use this to produce a two-player communication task that can be solved with log d qubits, but requires one-way communication of at least log(4/3)(d -1) -1 ≈ 0.415(d -1) -1 classical bits.The advantages of the approach are that the proof is simple and self-contained -not needing, for example, to rely on hard-to-establish prior results in combinatorics -and that with slight modifications, nontrivial bounds can be established in any dimension 3. The task can be framed in terms of the separated parties solving a relation.We show, however, that for this particular task, the separation disappears if two-way classical communication is allowed, or if the task need only be solved with bounded error.Finally, we state a conjecture regarding antidistinguishability of sets of states, and provide some supporting numerical evidence.If the conjecture holds, then there is a two-player communication task that can be solved with log d qubits, but requires exact one-way communication of (d log d ) classical bits.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Review ResearchMême sujetQuantum Computing Algorithms and ArchitectureTravaux en français237 207