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Enregistrement W7110046292 · doi:10.4230/lipics.itcs.2025.11

Rank Lower Bounds on Non-Local Quantum Computation

2025· article· en· W7110046292 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueDROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInstitut Périmètre de physique théoriqueGovernment of CanadaMinistry of Colleges and UniversitiesAgence Nationale de la RechercheInnovation, Science and Economic Development Canada
Mots-clésUpper and lower boundsQuantum entanglementRank (graph theory)Communication complexityQuantum information scienceBounding overwatchRandomnessQuantumFunction (biology)Quantum information

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A non-local quantum computation (NLQC) replaces an interaction between two quantum systems with a single simultaneous round of communication and shared entanglement. We study two classes of NLQC, f-routing and f-BB84, which are of relevance to classical information theoretic cryptography and quantum position-verification. We give the first non-trivial lower bounds on entanglement in both settings, but are restricted to lower bounding protocols with perfect correctness. Within this setting, we give a lower bound on the Schmidt rank of any entangled state that completes these tasks for a given function f(x,y) in terms of the rank of a matrix g(x,y) whose entries are zero when f(x,y) = 0, and strictly positive otherwise. This also leads to a lower bound on the Schmidt rank in terms of the non-deterministic quantum communication complexity of f(x,y). Because of a relationship between f-routing and the conditional disclosure of secrets (CDS) primitive studied in information theoretic cryptography, we obtain a new technique for lower bounding the randomness complexity of CDS.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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'admission2
Résumé présentoui

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