Monotones in General Resource Theories
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.
Notice bibliographique
Résumé
A central problem in the study of resource theories is to find functions that are nonincreasing under resource conversions — termed monotones — in order to quantify resourcefulness. Various constructions of monotones appear in many different concrete resource theories. How general are these constructions? What are the necessary conditions on a resource theory for a given construction to be applicable? To answer these questions, we introduce a broad scheme for constructing monotones. It involves finding an order-preserving map from the preorder of resources of interest to a distinct preorder for which nontrivial monotones are previously known or can be more easily constructed; these monotones are then pulled back through the map. In one of the two main classes we study, the preorder of resources is mapped to a preorder of sets of resources, where the order relation is set inclusion, such that monotones can be defined via maximizing or minimizing the value of a function within these sets. In the other class, the preorder of resources is mapped to a preorder of tuples of resources, and one pulls back monotones that measure the amount of distinguishability of the different elements of the tuple (hence its information content). Monotones based on contractions arise naturally in the latter class, and, more surprisingly, so do weight and robustness measures. In addition to capturing many standard monotone constructions, our scheme also suggests significant generalizations of these. In order to properly capture the breadth of applicability of our results, we present them within a novel abstract framework for resource theories in which the notion of composition is independent of the types of the resources involved (i.e., whether they are states, channels, combs, etc.).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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