MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3207314430 · doi:10.1088/1751-8121/ac6bce

Transmission of coherent information at the onset of interactions

2022· article· en· W3207314430 sur OpenAlexafffund
Emily Kendall, Barbara Šoda, Achim Kempf

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics A Mathematical and Theoretical · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilInstitut Périmètre de physique théoriqueMinistero dello Sviluppo EconomicoGovernment of Canada
Mots-clésTransmission (telecommunications)Information transmissionComputer sciencePhysicsTelecommunicationsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work, we investigate the parameters governing the rate at which a quantum channel arises at the onset of an interaction between two systems, A and B . In particular, when system A is pre-entangled with an ancilla, A ~ , we quantify the early-time transmission of pre-existing entanglement by calculating the leading order change in coherent information of the complementary channel ( A → B ′). We show that, when A and B are initially unentangled and B is pure, there is no change in coherent information to first order, while the leading (second) order change is divergent. However, this divergence may be regulated by embedding the conventional notion of coherent information into what we call the family of n -coherent informations, defined using n -Rényi entropies. We find that the rate of change of the n -coherent information at the onset of the interaction is governed by a quantity, which we call the n -exposure, which captures the extent to which the initial coherent information of A with A ~ is exposed to or ‘seen by’ the interaction Hamiltonian between A and B . We give examples in qubit systems and in the light–matter interaction.

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)0,012
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 seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Physics A Mathematical and TheoreticalMême sujetQuantum Information and CryptographyTravaux en français237 207