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Enregistrement W3021457633 · doi:10.1088/1367-2630/ab8ef7

Resource theories of communication

2020· article· en· W3021457633 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Natural Science Foundation of ChinaCroucher FoundationJohn Templeton Foundation
Mots-clésSuperposition principleResource (disambiguation)Relation (database)Transmission (telecommunications)Quantum superpositionQuantum information sciencePhenomenonCommunications system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A series of recent works has shown that placing communication channels in a coherent superposition of alternative configurations can boost their ability to transmit information. Instances of this phenomenon are the advantages arising from the use of communication devices in a superposition of alternative causal orders, and those arising from the transmission of information along a superposition of alternative trajectories. The relation among these advantages has been the subject of recent debate, with some authors claiming that the advantages of the superposition of orders could be reproduced, and even surpassed, by other forms of superpositions. To shed light on this debate, we develop a general framework of resource theories of communication. In this framework, the resources are communication devices, and the allowed operations are (a) the placement of communication devices between the communicating parties, and (b) the connection of communication devices with local devices in the parties’ laboratories. The allowed operations are required to satisfy the minimal condition that they do not enable communication independently of the devices representing the initial resources. The resource-theoretic analysis reveals that the aforementioned criticisms on the superposition of causal orders were based on an uneven comparison between different types of quantum superpositions, exhibiting different operational features.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations66
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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