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Enregistrement W2283642778 · doi:10.1103/physrevlett.116.070404

Nonlocal Measurements via Quantum Erasure

2016· article· en· W2283642778 sur OpenAlexafffund
Aharon Brodutch, Eliahu Cohen

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesIsrael Science FoundationIndustry CanadaEuropean Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésObservableWeak measurementQuantum nonlocalityPostselectionPhysicsHamiltonian (control theory)QuantumVon Neumann architectureCausality (physics)Theoretical physicsStatistical physicsDeterminismErasureQuantum mechanicsComputer scienceMathematicsQuantum entanglement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonlocal observables play an important role in quantum theory, from Bell inequalities and various postselection paradoxes to quantum error correction codes. Instantaneous measurement of these observables is known to be a difficult problem, especially when the measurements are projective. The standard von Neumann Hamiltonian used to model projective measurements cannot be implemented directly in a nonlocal scenario and can, in some cases, violate causality. We present a scheme for effectively generating the von Neumann Hamiltonian for nonlocal observables without the need to communicate and adapt. The protocol can be used to perform weak and strong (projective) measurements, as well as measurements at any intermediate strength. It can also be used in practical situations beyond nonlocal measurements. We show how the protocol can be used to probe a version of Hardy's paradox with both weak and strong measurements. The outcomes of these measurements provide a nonintuitive picture of the pre- and postselected system. Our results shed new light on the interplay between quantum measurements, uncertainty, nonlocality, causality, and determinism.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations38
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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