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Enregistrement W3215321279 · doi:10.22331/q-2023-02-16-926

Quantifying EPR: the resource theory of nonclassicality of common-cause assemblages

2023· article· en· W3215321279 sur OpenAlexafffund
Beata Zjawin, David Schmid, Matty J. Hoban, Ana Belén Sainz

Notice bibliographique

RevueQuantum · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaNarodowym Centrum NaukiFundacja na rzecz Nauki PolskiejInstitut Périmètre de physique théoriqueInnovation, Science and Economic Development CanadaFoundational Questions Institute
Mots-clésResource (disambiguation)Electron paramagnetic resonanceGeographyEnvironmental scienceComputer sciencePhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Einstein-Podolsky-Rosen (EPR) steering is often (implicitly or explicitly) taken to be evidence for spooky action-at-a-distance. An alternative perspective on steering is that Alice has no causal influence on the physical state of Bob's system; rather, Alice merely updates her knowledge of the state of Bob's system by performing a measurement on a system correlated with his. In this work, we elaborate on this perspective (from which the very term 'steering' is seen to be inappropriate), and we are led to a resource-theoretic treatment of correlations in EPR scenarios. For both bipartite and multipartite scenarios, we develop the resulting resource theory, wherein the free operations are local operations and shared randomness (LOSR). We show that resource conversion under free operations in this paradigm can be evaluated with a single instance of a semidefinite program, making the problem numerically tractable. Moreover, we find that the structure of the pre-order of resources features interesting properties, such as infinite families of incomparable resources. In showing this, we derive new EPR resource monotones. We also discuss advantages of our approach over a pre-existing proposal for a resource theory of 'steering', and discuss how our approach sheds light on basic questions, such as which multipartite assemblages are classically explainable.

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 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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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