Experimentally Bounding Deviations From Quantum Theory in the Landscape of Generalized Probabilistic Theories
Notice bibliographique
Résumé
Many experiments in the field of quantum foundations seek to adjudicate between quantum theory and speculative alternatives to it.This requires one to analyze the experimental data in a manner that does not presume the correctness of the quantum formalism.The mathematical framework of generalized probabilistic theories (GPTs) provides a means of doing so.We present a scheme for determining which GPTs are consistent with a given set of experimental data.It proceeds by performing tomography on the preparations and measurements in a self-consistent manner, i.e., without presuming a prior characterization of either.We illustrate the scheme by analyzing experimental data for a large set of preparations and measurements on the polarization degree of freedom of a single photon.We first test various hypotheses for the dimension of the GPT vector space for this degree of freedom.Our analysis identifies the most plausible hypothesis to be dimension 4, which is the value predicted by quantum theory.Under this hypothesis, we can draw the following additional conclusions from our scheme: (i) that the smallest and largest GPT state spaces that could describe photon polarization are a pair of polytopes, each approximating the shape of the Bloch sphere and having a volume ratio of 0.977 ± 0.001, which provides a quantitative bound on the scope for deviations from the state and effect spaces predicted by quantum theory, and (ii) that the maximal violation of the Clauser, Horne, Shimony, and Holt inequality can be at most 1.3% ± 0.1 greater than the maximum violation allowed by quantum theory, and the maximal violation of a particular inequality for universal noncontextuality can not differ from the quantum prediction by more than this factor on either side.The only possibility for a greater deviation from the quantum state and effect spaces or for greater degrees of supraquantum nonlocality or contextuality, according to our analysis, is if a future experiment (perhaps following the scheme developed here) discovers that additional dimensions of GPT vector space are required to describe photon polarization, in excess of the four dimensions predicted by quantum theory to be adequate to the task.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».