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Enregistrement W4410192407 · doi:10.1116/5.0257596

Witnessing global memory effects of multiqubit correlated noisy channels by Hilbert–Schmidt speed

2025· article· en· W4410192407 sur OpenAlexaff
Kobra Mahdavipour, Samira Nazifkar, Hossein Rangani Jahromi, Rosario Lo Franco

Notice bibliographique

RevueAVS Quantum Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In correlated noisy channels, the global memory effects on the dynamics of a quantum system depend on both non-Markovianity of the single noisy channel (intrinsic memory) and classical correlations between multiple uses of the channel itself (correlation-based memory). We show that the Hilbert–Schmidt speed (HSS), a measure of non-Markovianity, serves as a reliable figure of merit for evaluating the role of this correlation-based memory on the global memory effects, for both unital and non-unital channels irrespective of initial basis. The intensity of the correlation-based memory is ruled by a classical correlation strength between consecutive applications of the channel. We establish that classical correlation between multiple uses of a channel does not alter the duration of revivals in unital channels, whereas in non-unital channels, it does. Therefore, HSS can serve as an effective tool for distinguishing between unital and non-unital correlated channels. We demonstrate that, for unital noisy channels, increasing the number of qubits of the system significantly weakens the sensitivity of the HSS to this classical correlation strength. Such a pattern indicates that the state evolution of large quantum systems may be less prone to be affected by classical correlations between noisy channels. Moreover, assuming that the qubits are affected by independent or classically correlated local non-Markovian unital channels, we observe that, as the number of qubits increases, the collective behavior of the multiqubit system inhibits the non-Markovian features of the overall system dynamics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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