Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimal statistical analyses of Bell experiments

論文の概要: Optimal statistical analyses of Bell experiments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00702v4
Date: Mon, 1 May 2023 18:50:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-03 17:54:30.801600
Title: Optimal statistical analyses of Bell experiments
Title（参考訳）: ベル実験の最適統計解析
Authors: Richard D. Gill
Abstract要約: ベル型実験において,より小型で信頼性の高いp値がどう計算できるかを示す。この手法は、2015年と2016年にデルフトとミュンヘンで、それぞれNISTで、ウィーンで、ループホールのないベル実験に応用された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We show how both smaller and more reliable p-values can be computed in Bell-type experiments by using statistical deviations from no-signalling equalities to reduce statistical noise in the estimation of Bell's S or Eberhard's J. Further improvement is obtained by using Wilks' likelihood ratio test based on the four tetranomially distributed vectors of counts of the four different outcome combinations, one 4-vector for each of the four setting combinations. The methodology is illustrated by application to the loophole-free Bell experiments of 2015 and 2016 performed in Delft and Munich, at NIST, and in Vienna respectively; and also to the earlier Innsbruck experiment of Weihs et al. (1998) and the recent Munich experiment of Zhang et al. (2022), which investigates use of a loophole-free Bell experiment as part of a protocol for Device Independent Quantum Key Distribution, DIQKD.
Abstract（参考訳）: ベルのSやエバーハルトJの推定における統計的ノイズを低減するために,非シグナリング等式からの統計的偏差を用いて,より小型で信頼性の高いp値がベル型実験でどのように計算できるかを示す。この手法は、2015年と2016年にデルフト、ミュンヘン、ウィーンでそれぞれ実施されたループホールフリーベル実験、1998年のWeihs et al.のインスブルック実験、2022年のミュンヘンでのZhang et al.(英語版)の実験にも応用され、この実験は、ディファクトインディペンデント量子鍵分配(DIQKD)のプロトコルの一部として、ループホールフリーベル実験の利用を調査している。

関連論文リスト

Experimental certification of more than one bit of quantum randomness in the two inputs and two outputs scenario [0.0]
本稿では、量子資源を持つ敵に対して安全であるプライベート乱数を提供するように設計された最近のベル型演算子の実験的実現について述べる。半定値計画法を用いて、 min-entropy と von Neumann entropy の両方の観点から、生成したランダム性に対する低い境界を与える。本研究は,二分数測定から2ビット近いランダム性を証明した最初の実験である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-13T20:42:53Z)
Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-12T15:06:32Z)
Classical models may be a better explanation of the Jiuzhang 1.0 Gaussian Boson Sampler than its targeted squeezed light model [0.0]
我々は、Juzhang 1.0 と Jiuzhang 2.0 の実験の検証のための代替古典的仮説を提案する。その結果,今後のGBS実験の検証において考慮すべき新たな仮説が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-20T17:39:44Z)
Statistical and Computational Phase Transitions in Group Testing [73.55361918807883]
本研究の目的は、希少な疾患を患っているk人の集団を同定することである。個々人のテストを割り当てるための2つの異なる単純なランダムな手順を考える。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-15T16:38:50Z)
A Unified Framework for Multi-distribution Density Ratio Estimation [101.67420298343512]
バイナリ密度比推定(DRE)は多くの最先端の機械学習アルゴリズムの基礎を提供する。ブレグマン最小化の発散の観点から一般的な枠組みを開発する。我々のフレームワークはバイナリDREでそれらのフレームワークを厳格に一般化する手法に導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-07T01:23:20Z)
A Stochastic Newton Algorithm for Distributed Convex Optimization [62.20732134991661]
均質な分散凸最適化のためのNewtonアルゴリズムを解析し、各マシンが同じ人口目標の勾配を計算する。提案手法は,既存の手法と比較して,性能を損なうことなく,必要な通信ラウンドの数,頻度を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-07T17:51:10Z)
Tackling Loopholes in Experimental Tests of Bell's Inequality [0.0]
量子力学は、絡み合った状態の粒子の測定はベルの不等式が許すよりも強く相関する可能性があると予測する。この章では、しばしば「局所性」、「フェアサンプリング」、「自由な選択」の抜け穴と呼ばれる3つの重要な抜け穴についてレビューしている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-18T14:07:20Z)
Experimental tests of Multiplicative Bell Inequalities [0.7036032466145111]
ボリュームゲームから派生した新たな乗法ベルの不等式が提案されている。偏光絡み合った光子を用いて、これらの不等式のツィレルソン境界を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-08T18:14:49Z)
Statistical Efficiency of Thompson Sampling for Combinatorial Semi-Bandits [56.31950477139053]
半帯域フィードバック(CMAB)を用いたマルチアームバンディットの検討我々は Combinatorial Thompson Smpling Policy (CTS) の変種を解析する。この最終結果は,Y Combinatorial Bandit Policy (ESCB) の効率的なサンプリングに代わるものだ。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:12:11Z)
Balance-Subsampled Stable Prediction [55.13512328954456]
本稿では, 分数分解設計理論に基づく新しいバランスサブサンプル安定予測法を提案する。設計理論解析により,提案手法は分布シフトによって誘導される予測器間の共起効果を低減できることを示した。合成および実世界の両方のデータセットに関する数値実験により、BSSPアルゴリズムは未知のテストデータ間で安定した予測を行うためのベースライン法を著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-08T07:01:38Z)
Setting up experimental Bell test with reinforcement learning [0.0]
光学実験の自動設計が可能な強化学習と模擬焼鈍を組み合わせた手法を提案する。本稿では,ベル-CHSHの不等式に高い違反を許容する確率分布に適用することにより,本手法の妥当性について述べる。本手法はデバイス非依存の量子情報処理におけるフォトニック実験の有用性に肯定的な影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-04T17:52:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。