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Enregistrement W3131668791

On entropy production of repeated quantum measurements II. Examples

2020· article· en· W3131668791 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Thermodynamics and Statistical Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre National de la Recherche ScientifiqueCentre International de Mathématiques et Informatique de ToulouseAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésEntropy productionStatistical physicsMathematicsQuantum relative entropyJoint quantum entropyMarkov chainQuantumGravitational singularityMarkov processEntropy (arrow of time)Entropy rateRate functionQuantum probabilityCentral limit theoremLarge deviations theoryMarkov propertyQuantum processPrinciple of maximum entropyQuantum discordQuantum mechanicsQuantum entanglementPhysicsMathematical analysisMarkov modelQuantum dynamicsStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We illustrate the mathematical theory of entropy production in repeated quantum measurement processes developed in a previous work by studying examples of quantum instruments displaying various interesting phenomena and singularities. We emphasize the role of the thermodynamic formalism, and give many examples of quantum instruments whose resulting probability measures on the space of infinite sequences of outcomes (shift space) do not have the (weak) Gibbs property. We also discuss physically relevant examples where the entropy production rate satisfies a large deviation principle but fails to obey the central limit theorem and the fluctuation-dissipation theorem. Throughout the analysis, we explore the connections with other, a priori unrelated topics like functions of Markov chains, hidden Markov models, matrix products and number theory.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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