MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3100492750

Stochastic resonance in Gaussian quantum channels

2013· article· en· W3100492750 sur OpenAlexaff
Cosmo Lupo, Stefano Mancini, Mark M. Wilde

Notice bibliographique

RevueCivil War Book Review · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLossy compressionStochastic resonanceDecoding methodsCommunication sourceNoise (video)Channel (broadcasting)Gaussian noiseComputer scienceQubitGaussianInterval (graph theory)Resonance (particle physics)Transmission (telecommunications)Statistical physicsPhysicsTopology (electrical circuits)Quantum mechanicsQuantumAlgorithmMathematicsTelecommunicationsCombinatoricsArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We determine conditions for the presence of stochastic resonance in a lossy bosonic channel with a nonlinear, threshold decoding. The stochastic resonance effect occurs if and only if the detection threshold is outside of a 'forbidden interval'. We show that it takes place in different settings: when transmitting classical messages through a lossy bosonic channel, when transmitting over an entanglement-assisted lossy bosonic channel and when discriminating channels with different loss parameters. Moreover, we consider a setting in which stochastic resonance occurs in the transmission of a qubit over a lossy bosonic channel with a particular encoding and decoding. In all cases, we assume the addition of Gaussian noise to the signal and show that it does not matter who, between sender and receiver, introduces such a noise. Remarkably, different results are obtained when considering a setting for private communication. In this case, the symmetry between sender and receiver is broken and the 'forbidden interval' may vanish, leading to the occurrence of stochastic resonance effects for any value of the detection threshold. © 2013 IOP Publishing Ltd.

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)0,007
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCivil War Book ReviewMême sujetQuantum Information and CryptographyTravaux en français237 207