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Enregistrement W3134935691 · doi:10.4230/lipics.mfcs.2021.22

Coherent Control and Distinguishability of Quantum Channels via PBS-Diagrams

2021· preprint· en· W3134935691 sur OpenAlexaff
Cyril Branciard, Alexandre Clément, Mehdi Mhalla, Simon Perdrix

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensFuture Earth
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésQuantumCoherent controlBeam splitterQuantum channelComputer scienceCoherent statesRepresentation (politics)PhysicsTheoretical computer scienceQuantum mechanicsQuantum information

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Even though coherent control of quantum operations appears to be achievable in practice, it is still not yet well understood. Among theoretical challenges, standard completely positive trace preserving (CPTP) maps are known not to be appropriate to represent coherently controlled quantum channels. We introduce here a graphical language for coherent control of general quantum channels inspired by practical quantum optical setups involving polarising beam splitters (PBS). We consider different situations of coherent control and disambiguate CPTP maps by considering purified channels, an extension of Stinespring’s dilation. First, we show that in classical control settings, the observational equivalence classes of purified channels correspond to the standard definition of quantum channels (CPTP maps). Then, we propose a refinement of this equivalence class generalising the "half quantum switch" situation, where one is allowed to coherently control which quantum channel is applied; in this case, quantum channel implementations can be distinguished using a so-called transformation matrix. A further refinement characterising observational equivalence with general extended PBS-diagrams as contexts is also obtained. Finally, we propose a refinement that could be used for more general coherent control settings.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,139 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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