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Enregistrement W4409603321 · doi:10.61091/jcmcc127b-134

Study on the role of electromagnetic waves in quantum entanglement and quantum state transport based on constrained optimization algorithm

2025· article· en· W4409603321 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Technology and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum entanglementQuantumPhysicsState (computer science)Quantum mechanicsQuantum discordAlgorithmComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current fields of quantum information processing and quantum computing, fast and accurate quantum state manipulation and preparation have been of keen interest to researchers, and their potential applications are mainly in quantum measurement, quantum information, quantum communication, and quantum sensing.In this paper, the Hilbert space of a bipartite state system is unfolded by four Bell state entanglement bases and the result is projected to the subsystem to obtain a mixed state.A quantum approximation algorithm is proposed to provide a solution to the combinatorial optimization problem, and based on the workflow of the quantum approximation optimization algorithm, an improvement is proposed to the quantum approximation optimization algorithm to solve the constrained problem using the quadratic unconstrained binary optimization method.Based on the theory of cavity magnetism, the hybrid quantum system model is constructed, and the calculation method of Hamiltonian quantity is proposed.Combined with the quantum entanglement optimal path calculation of UQAOA algorithm, the optimal value of time-microwave entanglement ac E is obtained at r=0.234, so the compression parameter r=0.2 is used in the calculation.Based on the UQAOA algorithm for the analysis of the transmission characteristics of the generated OMA wave in air and the transmission optimization problem, the simulation obtains the reflection coefficient is slightly lower than that of the test, and the maximal error error is controlled at 7.5dB around, and the two results are basically in agreement.

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)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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