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Enregistrement W4403162317 · doi:10.48550/arxiv.2409.18420

Exponential separation in quantum query complexity of the quantum switch with respect to simulations with standard quantum circuits

2024· preprint· en· W4403162317 sur OpenAlexafffund
Hlér Kristjánsson, Tatsuki Odake, Satoshi Yoshida, Philip Taranto, Jessica Bavaresco, Marco Túlio Quintino, Mio Murao

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesMinistry of Colleges and UniversitiesNational Science FoundationGovernment of CanadaInstitut Périmètre de physique théoriqueNational Centres of Competence in Research SwissMAPSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésQuantumElectronic circuitExponential functionQuantum algorithmQuantum circuitPhysicsQuantum mechanicsStatistical physicsMathematicsQuantum error correctionMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum theory is consistent with a computational model permitting black-box operations to be applied in an indefinite causal order, going beyond the standard circuit model of computation. The quantum switch -- the simplest such example -- has been shown to provide numerous information-processing advantages. Here, we prove that the action of the quantum switch on two $n$-qubit quantum channels cannot be simulated deterministically and exactly by any causally ordered quantum circuit that uses $M$ calls to one channel and one call to the other, if $M \leq \max(2, 2^n-1)$. This demonstrates an exponential separation in quantum query complexity of indefinite causal order compared to standard quantum circuits.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0050,013
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,169 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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