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Enregistrement W3105075479 · doi:10.1093/imrn/rnw054

Random and Free Positive Maps with Applications to Entanglement Detection

2016· article· en· W3105075479 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Mathematics Research Notices · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueRandom Matrices and Applications
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésQuantum entanglementMathematicsIndecomposable moduleVon Neumann architectureFree probabilityRandom matrixTransposition (logic)QuantumPure mathematicsDiscrete mathematicsQuantum mechanicsPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We apply random matrix and free probability techniques to the study of linear maps of interest in quantum information theory. Random quantum channels have already been widely investigated with spectacular success. Here, we are interested in more general maps, asking only for k-positivity instead of the complete positivity required of quantum channels. Unlike the theory of completely positive maps, the theory of k-positive maps is far from being completely understood, and our techniques give many new parametrized families of such maps. We also establish a conceptual link with free probability theory and show that our constructions can be obtained to some extent without random techniques in the setup of free products of von Neumann algebras. Finally, we study the properties of our examples and show that for some parameters, they are indecomposable. In particular, they can be used to detect the presence of entanglement missed by the partial transposition test, that is, positive partial transposition entanglement. As an application, we considerably refine our understanding of positive partial transposition states in the case where one of the spaces is large, whereas the other one remains small.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,721
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,333 · 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