Bibliographic record
Abstract
Dans le modèle usuel de calcul quantique, des opérations sur des données quantiques sont contrôlées de manière essentiellement classique. Un contrôle lui aussi quantique est cependant possible, mais a été peu étudié en comparaison. En particulier, il manque au contrôle quantique un formalisme permettant de l'exprimer de manière simple afin de raisonner efficacement sur des processus l'impliquant. La première contribution de cette thèse est de poser les fondations d'un cadre formel dédié au contrôle quantique, sous la forme d'un langage graphique. Notre principal résultat concernant ce langage est l'introduction d'une théorie équationnelle complète, c'est à dire d'un ensemble d'équations permettant de transformer un diagramme, par réécriture locale successive, en n'importe quel autre diagramme représentant le même programme ou processus physique. Une deuxième contribution est l'application de ce formalisme d'une part au problème de l'optimisation des ressources dans les processus impliquant un contrôle quantique, et d'autre part à la caractérisation de l'équivalence observationnelle des canaux de communication quantiques. La troisième contribution de cette thèse est l'introduction d'un langage pour les circuits optiques linéaires. Nous l'équipons d'une théorie équationnelle complète, ainsi que d'une forme normale simple, accessible par un système de réécriture fortement normalisant et confluent. La dernière contribution de cette thèse, peut-être la plus importante, est l'introduction d'une théorie équationnelle complète pour le langage des circuits quantiques. Nous nous appuyons pour cela sur une correspondance entre les circuits quantiques et les circuits optiques, qui nous permet de transférer la théorie équationnelle déjà obtenue pour les circuits optiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".