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Enregistrement W2961821656 · doi:10.1103/physreva.100.042325

Exploration of an augmented set of Leggett-Garg inequalities using a noninvasive continuous-in-time velocity measurement

2019· article· en· W2961821656 sur OpenAlexaff
Shayan Majidy, Hemant Katiyar, Galit Anikeeva, J. J. Halliwell, Raymond Laflamme

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSet (abstract data type)Ideal (ethics)Protocol (science)Sign (mathematics)Continuous variableComputer scienceMathematicsAlgorithmPhysicsStatistical physicsMathematical optimizationMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Macroscopic realism (MR) is the view that a system may possess definite properties at any time independent of past or future measurements and may be tested experimentally using the Leggett-Garg inequalities (LGIs). In this work we advance the study of LGIs in two ways using experiments carried out on a nuclear magnetic resonance spectrometer. First, we addresses the fact that the LGIs are only necessary conditions for MR but not sufficient ones. We implement a recently proposed test of necessary and sufficient conditions for MR which consists of a combination of the original four three-time LGIs augmented with a set of 12 two-time LGIs. We explore different regimes in which the two- and three-time LGIs may each be satisfied or violated. Second, we implement a recent proposal for a measurement protocol which determines the temporal correlation functions in an approximately noninvasive manner. It employs a measurement of the velocity of a dichotomic variable $Q$, continuous in time, from which a possible sign change of $Q$ may be determined in a single measurement of an ancilla coupled to the velocity. This protocol involves a significantly different set of assumptions to the traditional ideal negative measurement protocol, and a comparison with the latter is carried out.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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