MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3008459412 · doi:10.1117/12.2552541

Variable strength measurements of non-local observables

2020· article· en· W3008459412 sur OpenAlexaff
Noah Lupu-Gladstein, Hugo Ferretti, Weng-Kian Tham, Arthur O. T. Pang, Aephraim M. Steinberg, Kent Bonsma-Fisher, Aharon Brodutch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensNational Research Council CanadaCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservablePhotonPhysicsQuantumDegenerate energy levelsRealization (probability)DetectorQuantum imagingHidden variable theoryQuantum opticsQuantum mechanicsQuantum technologyOpticsOpen quantum systemMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum non-demolition measurements play an important role in quantum theory and many of its applications. In theory they are the most fundamental quantum measurements, but in practice their realization can be chal- lenging due to realistic constraints. In optics for example, most measurements are destructive since photons get absorbed by the detector. While some simple single particle non-demolition measurements are routinely done in optical setups by using a second degree of freedom to encode the results at an intermediate stage, measurements of degenerate non-local observables involving multiple photons remain challenging, especially when these are done at intermediate measurement strengths. Here we present an optical setup for performing variable strength non-demolition measurements of non-local observables in a pre and postselected setting. At the heart of the setup is an apparatus that can be used to turn a strong (projective) measurement into an arbitrary strength measurement by using a quantum eraser. We present our initial calibration results for this apparatus.

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)0,004
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: aucune
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
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetQuantum Information and Cryptography→Travaux en français237 207→