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Enregistrement W3099338996

3 Linear Dependencies in Weyl-Heisenberg Orbits

2016· article· en· W3099338996 sur OpenAlexaff
Hoan Bui Dang, Kate Blanchfield, Ingemar Bengtsson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Algebra and Geometry
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsAlgebraic numberEigenvalues and eigenvectorsDimension (graph theory)Pure mathematicsUnitary stateVector spaceClifford algebraSubspace topologyMatrix (chemical analysis)Linear mapAlgebra over a fieldMathematical analysisQuantum mechanicsPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Five years ago, Lane Hughston showed that some of the symmetric informationally complete positive operator valued measures (SICs) in dimension 3 coincide with the Hesse configuration (a structure well known to algebraic geometers, which arises from the torsion points of a certain elliptic curve). This connection with elliptic curves is signalled by the presence of linear dependencies among the SIC vectors. Here we look for analogous connections between SICs and algebraic geometry by performing computer searches for linear dependencies in higher dimensional SICs. We prove that linear dependencies will always emerge in Weyl–Heisenberg orbits when the fiducial vector lies in a certain subspace of an order 3 unitary matrix. This includes SICs when the dimension is divisible by 3 or equal to 8 mod 9. We examine the linear dependencies in dimension 6 in detail and show that smaller dimensional SICs are contained within this structure, potentially impacting the SIC existence problem. We extend our results to look for linear dependencies in orbits when the fiducial vector lies in an eigenspace of other elements of the Clifford group that are not order 3. Finally, we align our work with recent studies on representations of the Clifford group.

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)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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