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Enregistrement W4297698516

Parallel Repetition of Prover-Verifier Quantum Interactions

2012· preprint· en· W4297698516 sur OpenAlexfundno aff
Abel Molina

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputability, Logic, AI Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésGas meter proverRepetition (rhetorical device)ConjectureValue (mathematics)Computer scienceDiscrete mathematicsMathematicsApproxCore (optical fiber)CombinatoricsMathematical proofStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this thesis, we answer several questions about the behaviour of prover-verifier interactions under parallel repetition when quantum information is allowed, and the verifier acts independently in them. \n \nWe first consider the case in which a value is associated with each of the possible outcomes of an interaction. We prove that it is not possible for the prover to improve on the optimum average value per repetition by repeating the protocol multiple times in parallel. \n \nWe look then at games in which the outcomes are classified into two types, winning outcomes and losing outcomes. We ask what is the optimal probability for the prover of winning at least k times out of n parallel repetitions, given that the optimal probability of winning when only one repetition is considered is p. A reasonable conjecture for the answer would be the answer when it is optimal for the prover to act independently. This is known to be the correct answer when k=n. We will show how this cannot be extended to the general case, presenting an example of an interaction with k=1,n=2 in which p is approximately 0.85, but it is possible to always win at least once. We will then give some upper bounds on the optimal probability for the prover of winning k times out of n parallel repetitions. These bounds are expressed as a function of p. \n \nFinally, we connect our results to the study of error reduction for quantum interactive proofs using parallel repetition.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0020,009
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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