Exploration of an augmented set of Leggett-Garg inequalities using a noninvasive continuous-in-time velocity measurement
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».