The operator tensor formulation of quantum theory
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we provide what might be regarded as a manifestly covariant presentation of discrete quantum theory. A typical quantum experiment has a bunch of apparatuses placed so that quantum systems can pass between them. We regard each use of an apparatus, along with some given outcome on the apparatus (a certain detector click or a certain meter reading for example), as an operation. An operation (e.g. B(b(2)a(3))(a(1))) can have zero or more quantum systems inputted into it and zero or more quantum systems outputted from it. The operation B(b(2)a(3))(a(1)) has one system of type a inputted, and one system of type b and one system of type a outputted. We can wire together operations to form circuits, for example, A(a(1))B(b(2)a(3))(a(1))C(b(2)a(3)). Each repeated integer label here denotes a wire connecting an output to an input of the same type. As each operation in a circuit has an outcome associated with it, a circuit represents a set of outcomes that can happen in a run of the experiment. In the operator tensor formulation of quantum theory, each operation corresponds to an operator tensor. For example, the operation B(b(2)a(3))(a(1)) corresponds to the operator tensor B(b(2)a(3))(a(1)). Further, the probability for a general circuit is given by replacing operations with corresponding operator tensors as in Prob(A(a(1))B(b(2)a(3))(a(1))C(b(2)a(3))) = Â(a(1))B(b(2)a(3))(a(1))C(b(2)a(3)). Repeated integer labels indicate that we multiply in the associated subspace and then take the partial trace over that subspace. Operator tensors must be physical (namely, they must have positive input transpose and satisfy a certain normalization condition).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».