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Enregistrement W4293416755 · doi:10.48550/arxiv.1709.04972

Algorithms for Embedding Quantum-Dot Cellular Automata Networks onto a\n Quantum Annealing Processor

2017· preprint· en· W4293416755 sur OpenAlexaff
Jacob Retallick, Michael W. Babcock, Miguel Aroca-Ouellette, Shane McNamara, Steve D. Wilton, Aidan Roy, Mark P. Johnson, Konrad Walus

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum-Dot Cellular Automata
Établissements canadiensD-Wave Systems (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum dot cellular automatonComputer scienceCellular automatonEmbeddingBenchmark (surveying)Quantum cellular automatonQubitParallel computingHeuristicQuantum computerSimulated annealingQuantum annealingSolverElectronic circuitQuantumComputer engineeringTheoretical computer scienceAlgorithmPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advancements in computing based on qubit networks, and in particular the\nflux-qubit processor architecture developed by D-Wave System's Inc., have\nenabled the physical simulation of quantum-dot cellular automata (QCA) networks\nbeyond the limit of classical methods. However, the embedding of QCA networks\nonto the available processor architecture is a key challenge in preparing such\nsimulations. In this work, two approaches to embedding QCA circuits are\ncharacterized: a dense placement algorithm that uses a routing method based on\nnegotiated congestion; and a heuristic method implemented in D-Wave's Solver\nAPI package. A set of benchmark QCA networks is used to characterise the\nalgorithms and a stochastic circuit generator is employed to investigate the\nperformance for different processor sizes and active flux-qubit yields.\n

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,144 · 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'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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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