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Enregistrement W4400872115 · doi:10.1088/1751-8121/ad6653

Quantum walks on blow-up graphs

2024· article· en· W4400872115 sur OpenAlexaff
Bikash Bhattacharjya, Hermie Monterde, Hiranmoy Pal

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics A Mathematical and Theoretical · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research Board
Mots-clésQuantum walkQuantumMathematicsCombinatoricsComputer sciencePhysicsQuantum algorithmQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A blow-up of n copies of a graph G is the graph obtained by replacing every vertex of G by an independent set of size n , where the copies of two vertices in G are adjacent in the blow-up if and only if they are adjacent in G . In this work, we characterize strong cospectrality, periodicity, perfect state transfer (PST) and pretty good state transfer (PGST) in blow-up graphs. We prove that if a blow-up admits PST or PGST, then n = 2. In particular, if G has an invertible adjacency matrix, then each vertex in a blow of two copies of G pairs up with a unique vertex to exhibit strong cospectrality. Under mild conditions, we show that periodicity (resp., almost periodicity) of a vertex in G guarantees PST (resp. PGST) between the two copies of the vertex in the blow-up. This allows us to construct new families of graphs with PST from graphs that do not admit PST. We also characterize PST and PGST in the blow-ups of complete graphs, paths, cycles and cones. Finally, while trees in general do not admit PST, we provide infinite families of stars and subdivided stars whose blow-ups admit PST.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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