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Enregistrement W4309303298 · doi:10.21203/rs.3.rs-2185180/v1

Purification-based quantum error mitigation of pair-correlated electron simulations

2022· preprint· en· W4309303298 sur OpenAlexaff
Thomas E. O’Brien, Gian-Luca Anselmetti, Fotios Gkritsis, Vincent E. Elfving, Stefano Polla, William J. Huggins, Oumarou Oumarou, Kostyantyn Kechedzhi, Dmitry A. Abanin, Rajeev Acharya, I. L. Aleǐner, R. M. Allen, T. I. Andersen, K. R. Anderson, M. Ansmann, Frank Arute, Kunal Arya, Abraham Asfaw, Juan Atalaya, Dave Bacon, Joseph C. Bardin, Andreas Bengtsson, Sergio Boixo, Gina Bortoli, Alexandre Bourassa, Jenna Bovaird, L. Brill, Michael Broughton, Bob B. Buckley, David A. Buell, Tim Burger, Brian Burkett, Nicholas Bushnell, Juan Campero, Yu Chen, Zijun Chen, B. Chiaro, Desmond Chik, Josh Cogan, Roberto Collins, Paul Conner, William Courtney, Alexander L. Crook, Ben Curtin, Dripto M. Debroy, Alexander Del Toro Barba, Sean Demura, Ilya Drozdov, A. Dunsworth, Daniel Eppens, Catherine Erickson, Lara Faoro, Edward Farhi, Reza Fatemi, Vinicius Ferreira, Leslie Flores Burgos, Ebrahim Forati, Austin G. Fowler, Brooks Foxen, William Giang, Craig Gidney, D. Gilboa, Marissa Giustina, Raja Gosula, Alejandro Grajales Dau, Jonathan A. Gross, Steve Habegger, Michael C. Hamilton, Monica Hansen, Matthew P. Harrigan, Sean D. Harrington, Paula Heu, Jeremy Hilton, M. R. Hoffmann, Sabrina Hong, Trent Huang, Ashley Huff, L. B. Ioffe, Sergei V. Isakov, Justin Iveland, E. Jeffrey, Jiang Zhang, Cody Jones, Pavol Juhás, Dvir Kafri, J. Kelly, Tanuj Khattar, Mostafa Khezri, Marika Kieferova, Seon Kim, Paul V. Klimov, Andrey Klots, Alexander N. Korotkov, Fedor Kostritsa, John Mark Kreikebaum, David Landhuis, Pavel Laptev, Kim-Ming Lau, Lily Laws, Joonho Lee, Brian Lester, Alexander T. Lill, Wayne Liu, W. Livingston, Aditya Locharla, Erik Lucero, Fionn D. Malone, Salvatore Mandrà, Orion Martin, Steven W. Martin, Jarrod R. McClean, Trevor McCourt, Matthew McEwen, A. Megrant, Xiao Mi, Kevin C. Miao, Amanda Mieszala, Masoud Mohseni, Shirin Montazeri, Alexis Morvan, Ramis Movassagh, Wojciech Mruczkiewicz, Ofer Naaman, M. Neeley, Charles Neill, Ani Nersisyan, Hartmut Neven, Michael Newman, Jiun How Ng, A. Nguyen, Murray Nguyen, Murphy Yuezhen Niu, Seun Omonije, Alex Opremcak, Andre Petukhov, R. Potter, Leonid P. Pryadko, Chris Quintana, Charles Rocque, P. Roushan, Negar Saei, D. Sank, Kannan Sankaragomathi, Kevin J. Satzinger, Henry F. Schurkus, Michael J. Shearn, Aaron Shorter, Noah Shutty, Shvarts Vladimir, Jindra Skruzny, Vadim Smelyanskiy, W. Clarke Smith, Rolando Somma, G. Sterling, Doug Strain, Marco Szalay, Douglas Thor, A. Torres, Guifré Vidal, Benjamin Villalonga, Catherine Vollgraff Heidweiller, T. White, Bryan W. K. Woo, Cheng Xing, Z. Jamie Yao, P. Yeh, Juhwan Yoo, Grayson Young, Adam Zalcman, Yaxing Zhang, Ningfeng Zhu, Nicholas Zobrist, Christian Gogolin, Ryan Babbush, Nicholas C. Rubin

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesKavli Institute for Theoretical Physics, University of California, Santa BarbaraNational Science Foundation
Mots-clésElectronQuantumStatistical physicsPhysicsComputer scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,321 · 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.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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