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Enregistrement W4213010388 · doi:10.26421/qic15.9-10-7

Tensor network non-zero testing

2015· article· en· W4213010388 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueQuantum Information and Computation · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeSimons Institute for the Theory of Computing, University of California BerkeleyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science FoundationGovernment of CanadaJohn Templeton Foundation
Mots-clésInjective functionTensor (intrinsic definition)Zero (linguistics)MathematicsHierarchyPolynomialLogarithmCombinatoricsSimple (philosophy)Polynomial hierarchyDiscrete mathematicsTime complexityPure mathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tensor networks are an important tool in condensed matter physics. In this paper, we study the task of tensor network non-zero testing (\tnit): Given a tensor network $T$, does $T$ represent a non-zero vector? We show that \tnit~is not in the Polynomial-Time Hierarchy unless the hierarchy collapses. We next show (among other results) that the special cases of \tnit~on non-negative and injective tensor networks are in NP. Using this, we make a simple observation: The commuting variant of the MA-complete stoquastic $k$-SAT problem on $D$-dimensional qudits is in NP for $k\in O(\log n)$ and $D\in O(1)$. This reveals the first class of quantum Hamiltonians whose commuting variant is known to be in NP for all (1) logarithmic $k$, (2) constant $D$, and (3) for arbitrary interaction graphs.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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