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Enregistrement W2465054675 · doi:10.1103/physreva.94.062119

Probing quantumness with joint continuous measurements of noncommuting qubit observables

2016· article· en· W2465054675 sur OpenAlexfundno aff
Luis Pedro García-Pintos, Justin Dressel

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero dello Sviluppo EconomicoArmy Research OfficeInstitut Périmètre de physique théoriqueIndustry CanadaGovernment of Canada
Mots-clésObservableQubitHamiltonian (control theory)Observer (physics)Weak measurementPhysicsStatistical physicsNoise (video)MathematicsQuantum mechanicsComputer scienceQuantumArtificial intelligenceMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze the continuous measurement of two noncommuting observables for a qubit, and investigate whether the simultaneously observed noisy signals are consistent with the evolution of an equivalent classical system. Following the approach outlined by Leggett and Garg, we show that the readouts violate macrorealistic inequalities for arbitrarily short temporal correlations. Moreover, the derived inequalities are manifestly violated even in the absence of Hamiltonian evolution, unlike for Leggett-Garg inequalities that use a single continuous measurement. Such a violation should indicate the failure of at least one postulate of macrorealism: either physical quantities do not have well-defined values at all times or the measurement process itself disturbs what is being measured. Nevertheless, for measurements of equal strength we are able to construct a classical stochastic model for a spin that perfectly emulates both the qubit evolution and the observed noisy signals, thus emulating the violations; interestingly, this model also requires an unphysical noise to emulate the readouts, which effectively restricts the ability of an observer to learn information about the spin.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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