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Enregistrement W3090333043 · doi:10.1103/physrevlett.125.210502

Cloning of Quantum Entanglement

2020· article· en· W3090333043 sur OpenAlexaff
Li-Chao Peng, Dian Wu, Han-Sen Zhong, Yi-Han Luo, Yuan Li, Yi Hu, Xiao Jiang, Ming-Cheng Chen, Li Li, Nai-Le Liu, Kae Nemoto, William J. Munro, Barry C. Sanders, Chao‐Yang Lu, Jian-Wei Pan

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityNational Natural Science Foundation of ChinaMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésQuantum cloningPhysicsQuantum entanglementQuantum mechanicsCloning (programming)Quantum technologyQuantum stateQuantum discordQuantum networkOpen quantum systemQuantumComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum no-cloning, the impossibility of perfectly cloning an arbitrary unknown quantum state, is one of the most fundamental limitations due to the laws of quantum mechanics, which underpin the physical security of quantum key distribution. Quantum physics does allow, however, approximate cloning with either imperfect state fidelity and/or probabilistic success. Whereas approximate quantum cloning of single-particle states has been tested previously, experimental cloning of quantum entanglement-a highly nonclassical correlation-remained unexplored. Based on a multiphoton linear optics platform, we demonstrate quantum cloning of two-photon entangled states for the first time. Remarkably our results show that one maximally entangled photon pair can be broadcast into two entangled pairs, both with state fidelities above 50%. Our results are a key step towards cloning of complex quantum systems, and are likely to provide new insights into quantum entanglement.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,255 · 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

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