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Enregistrement W3105234417

Recursive quantum convolutional encoders are catastrophic: A simple proof

2013· article· en· W3105234417 sur OpenAlexaff
Monireh Houshmand, Mark M. Wilde

Notice bibliographique

RevueCivil War Book Review · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum convolutional codeConvolutional codeQuantum algorithmQubitQuantum error correctionComputer scienceQuantum informationDiscrete mathematicsQuantum capacityTheoretical computer scienceTurbo codeAlgorithmMathematicsQuantumDecoding methodsQuantum mechanicsQuantum networkPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poulin discovered an important separation between the classical and quantum theories of convolutional coding, by proving that a quantum convolutional encoder cannot be both noncatastrophic and recursive. Noncatastrophicity is desirable so that an iterative decoding algorithm converges when decoding a quantum turbo code whose constituents are quantum convolutional codes, and recursiveness is as well so that a quantum turbo code has a minimum distance growing nearly linearly with the length of the code, respectively. Their proof of the aforementioned theorem was admittedly 'rather involved,' and as such, it has been desirable since their result to find a simpler proof. In this paper, we furnish a proof that is arguably simpler. Our approach is group-theoretic-we show that the subgroup of memory states that are part of a zero physical-weight cycle of a quantum convolutional encoder is equivalent to the centralizer of its 'finite-memory' subgroup (the subgroup of memory states which eventually reach the identity memory state by identity operator inputs for the information qubits and identity or Pauli-Z operator inputs for the ancilla qubits). After proving that this symmetry holds for any quantum convolutional encoder, it easily follows that an encoder is nonrecursive if it is noncatastrophic. Our proof also illuminates why this no-go theorem does not apply to entanglement-assisted quantum convolutional encoders-the introduction of shared entanglement as a resource allows the above symmetry to be broken. © 1963-2012 IEEE.

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)0,005
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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