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Enregistrement W3135381294 · doi:10.1103/physrevlett.128.170401

Quantum Relativity of Subsystems

2022· article· en· W3135381294 sur OpenAlexafffund
Shadi Ali Ahmad, Thomas D. Galley, Philipp A. Höhn, Maximilian P. E. Lock, Alexander R. H. Smith

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNoncommutative and Quantum Gravity Theories
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesOkinawa Institute of Science and Technology Graduate UniversityDartmouth CollegeFoundational Questions InstituteOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceInstitut Périmètre de physique théoriqueÖsterreichischen Akademie der WissenschaftenGovernment of Canada
Mots-clésObservableHilbert spaceQuantum entanglementContext (archaeology)Theoretical physicsConstraint (computer-aided design)Algebra over a fieldFrame (networking)Symmetry (geometry)QuantumComputer sciencePhysicsPure mathematicsMathematicsQuantum mechanicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most basic notions in physics is the partitioning of a system into subsystems and the study of correlations among its parts. In this Letter, we explore this notion in the context of quantum reference frame (QRF) covariance, in which this partitioning is subject to a symmetry constraint. We demonstrate that different reference frame perspectives induce different sets of subsystem observable algebras, which leads to a gauge-invariant, frame-dependent notion of subsystems and entanglement. We further demonstrate that subalgebras which commute before imposing the symmetry constraint can translate into noncommuting algebras in a given QRF perspective after symmetry imposition. Such a QRF perspective does not inherit the distinction between subsystems in terms of the corresponding tensor factorizability of the kinematical Hilbert space and observable algebra. Since the condition for this to occur is contingent on the choice of QRF, the notion of subsystem locality is frame dependent.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations57
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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