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Enregistrement W2991100542 · doi:10.1103/physrevx.9.041042

Overcoming Noise in Entanglement Distribution

2019· article· en· W2991100542 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevuePhysical Review X · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAcademy of FinlandQuantERAÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftAustrian Science FundEuropean Space Agency
Mots-clésQuantum entanglementNoise (video)Degrees of freedom (physics and chemistry)Quantum noiseQuantum key distributionPhoton entanglementQuantumQuantum sensorTopology (electrical circuits)Dimension (graph theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Noise can be considered the natural enemy of quantum information.An often implied benefit of highdimensional entanglement is its increased resilience to noise.However, manifesting this potential in an experimentally meaningful fashion is challenging and has never been done before.In infinite dimensional spaces, discretization is inevitable and renders the effective dimension of quantum states a tunable parameter.Owing to advances in experimental techniques and theoretical tools, we demonstrate an increased resistance to noise by identifying two pathways to exploit high-dimensional entangled states.Our study is based on two separate experiments utilizing canonical spatiotemporal properties of entangled photon pairs.Following these different pathways to noise resilience, we are able to certify entanglement in the photonic orbital-angular-momentum and energy-time degrees of freedom up to noise conditions corresponding to a noise fraction of 72% and 92%, respectively.Our work paves the way toward practical quantum communication systems that are able to surpass current noise and distance limitations, while not compromising on potential device independence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations218
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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