Hypergraph framework for irreducible noncontextuality inequalities from logical proofs of the Kochen-Specker theorem
Notice bibliographique
Résumé
Kochen-Specker (KS) theorem reveals the inconsistency between quantum theory and any putative underlying model of it satisfying the constraint of KS-noncontextuality. A logical proof of the KS theorem is one that relies only on the compatibility relations amongst a set of projectors (a KS set) to witness this inconsistency. These compatibility relations can be represented by a hypergraph, referred to as a contextuality scenario. Here we consider contextuality scenarios that we term KS-uncolourable, e.g., those which appear in logical proofs of the KS theorem. We introduce a hypergraph framework to obtain noise-robust witnesses of contextuality from such scenarios. Our approach builds on the results of R. Kunjwal and R. W. Spekkens, Phys. Rev. Lett. 115, 110403 (2015), by providing new insights into the relationship between the structure of a contextuality scenario and the associated noise-robust noncontextuality inequalities that witness contextuality. The present work also forms a necessary counterpart to the framework presented in R. Kunjwal, Quantum 3, 184 (2019), which only applies to KS-colourable contextuality scenarios, i.e., those which do not admit logical proofs of the KS theorem but do admit statistical proofs. We rely on a single hypergraph invariant, defined in R. Kunjwal, Quantum 3, 184 (2019), that appears in our contextuality witnesses, namely, the weighted max-predictability. The present work can also be viewed as a study of this invariant. Significantly, unlike the case of R. Kunjwal, Quantum 3, 184 (2019), none of the graph invariants from the graph-theoretic framework for KS-contextuality due to Cabello, Severini, and Winter (the ``CSW framework", Phys. Rev. Lett. 112, 040401 (2014)) are relevant for our noise-robust noncontextuality inequalities.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».