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Enregistrement W4206980136 · doi:10.1002/lpor.202100219

Towards Real‐World Quantum Networks: A Review

2022· review· en· W4206980136 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

RevueLaser & Photonics Review · 2022
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésQuantumComputer sciencePhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Quantum networks play an extremely important role in quantum information science, with application to quantum communication, computation, metrology, and fundamental tests. One of the key challenges for implementing a quantum network is to distribute entangled flying qubits to spatially separated nodes, at which quantum interfaces or transducers map the entanglement onto stationary qubits. The stationary qubits at the separated nodes constitute quantum memories realized in matter while the flying qubits constitute quantum channels realized in photons. Dedicated efforts around the world for more than 20 years have resulted in both major theoretical and experimental progress toward entangling quantum nodes and ultimately building a global quantum network. Here, the development of quantum networks and the experimental progress over the past two decades leading to the current state of the art for generating entanglement of quantum nodes based on various physical systems such as single atoms, cold atomic ensembles, trapped ions, diamonds with nitrogen‐vacancy centers, and solid‐state host doped with rare‐earth ions are reviewed. Along the way, the merits are discussed and the potential of each of these systems toward realizing a quantum network is compared.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,284 · 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