A Bayesian approach to compatibility, improvement, and pooling of quantum states
Notice bibliographique
Résumé
In approaches to quantum theory in which the quantum state is regarded as a representation of knowledge, information, or belief, two agents can assign different states to the same quantum system. This raises two questions: when are such state assignments compatible? and how should the state assignments of different agents be reconciled? In this paper, we address these questions from the perspective of the recently developed conditional states formalism for quantum theory [1]. Specifically, we derive a compatibility criterion proposed by Brun, Finkelstein and Mermin from the requirement that, upon acquiring data, agents should update their states using a quantum generalization of Bayesian conditioning. We provide two alternative arguments for this criterion, based on the objective and subjective Bayesian interpretations of probability theory. We then apply the same methodology to the problem of quantum state improvement, i.e. how to update your state when you learn someone else’s state assignment, and to quantum state pooling, i.e. how to combine the state assignments of several agents into a single assignment that accurately represents the views of the group. In particular, we derive a pooling rule previously proposed by Spekkens and Wiseman under much weaker assumptions than those made in the original derivation. All of our results apply to a much broader class of experimental scenarios than have been considered previously in this context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».