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Enregistrement W3209048954 · doi:10.1002/andp.202100310

Decoherence of Dirac‐Quantumness for Open Particles in a Dilatonic Black Hole

2021· article· en· W3209048954 sur OpenAlexaff
Chengjun Yao, Kai Yan, Quanying Wu, Yin‐Zhong Wu, Xiang Hao

Notice bibliographique

RevueAnnalen der Physik · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Electrodynamics and Casimir Effect
Établissements canadiensPacific Institute for the Mathematical SciencesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSponsoring Consortium for Open Access Publishing in Particle Physics
Mots-clésPhysicsQuantum decoherenceQuantum mechanicsQuantum nonlocalityCoherence (philosophical gambling strategy)Quantum discordAmplitude damping channelDilatonQuantumQuantum entanglementQuantum electrodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The quantumness of Dirac particles for quantized fields in a dilatonic black hole is estimated by means of quantum channel. A general Bloch vector representation of quantum channel in black hole spacetimes beyond single mode approximation is developed. The nonclassicality of Dirac particles can be measured by the minimization of quantum coherence over all orthonormal basis sets. The quantumness of the channel decreases as the dilaton field increases. The interplay between the external reservoir noise and dilaton black hole on the dynamical behavior of quantum coherence and steerability is investigated in the Pauli basis. The external environment is modeled by a random telegraph noise channel. The monotonous decay of quantum nonlocality occurs in the weak coupling case. The degradation and revival of quantum nonlocality are observed in the strong coupling condition. It is found that quantum fluctuation effects of the external reservoir can protect quantum coherence and steerability from the information loss of the black hole.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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