Extending Resource Monotones using Kan Extensions
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we generalize the framework proposed by Gour and Tomamichel regarding extensions of monotones for resource theories. A monotone for a resource theory assigns a real number to each resource in the theory signifying the utility or the value of the resource. Gour and Tomamichel studied the problem of extending monotones using set-theoretical framework when a resource theory embeds fully and faithfully into the larger theory. One can generalize the problem of computing monotone extensions to scenarios when there exists a functorial transformation of one resource theory to another instead of just a full and faithful inclusion. In this article, we show that (point-wise) Kan extensions provide a precise categorical framework to describe and compute such extensions of monotones. To set up monotone extensions using Kan extensions, we introduce partitioned categories (pCat)as a framework for resource theories and pCat functors to formalize relationship between resource theories. We describe monotones as pCat functors into the preorder of non-negative real numbers, and describe extending monotones along any pCat functor using Kan extensions. We show how our framework works by applying it to extend entanglement monotones for bipartite pure states to bipartite mixed states, to extend classical divergences to the quantum setting, and to extend a non-uniformity monotone from classical probabilistic theory to quantum theory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».