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Enregistrement W2810018085 · doi:10.3390/e20070500

On the Significance of the Quantum Mechanical Covariance Matrix

2018· article· en· W2810018085 sur OpenAlexaff
Avishy Carmi, Eliahu Cohen

Notice bibliographique

RevueEntropy · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesIsrael Science Foundation
Mots-clésCovariance matrixStatistical physicsQuantumEstimation of covariance matricesMatrix (chemical analysis)MathematicsCovariancePhysicsQuantum mechanicsStatisticsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The characterization of quantum correlations, being stronger than classical, yet weaker than those appearing in non-signaling models, still poses many riddles. In this work, we show that the extent of binary correlations in a general class of nonlocal theories can be characterized by the existence of a certain covariance matrix. The set of quantum realizable two-point correlators in the bipartite case then arises from a subtle restriction on the structure of this general covariance matrix. We also identify a class of theories whose covariance has neither a quantum nor an "almost quantum" origin, but which nevertheless produce the accessible two-point quantum mechanical correlators. Our approach leads to richer Bell-type inequalities in which the extent of nonlocality is intimately related to a non-additive entropic measure. In particular, it suggests that the Tsallis entropy with parameter q=1/2 is a natural operational measure of non-classicality. Moreover, when generalizing this covariance matrix, we find novel characterizations of the quantum mechanical set of correlators in multipartite scenarios. All these predictions might be experimentally validated when adding weak measurements to the conventional Bell test (without adding postselection).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0020,007
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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