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Enregistrement W4383265176 · doi:10.1007/s10773-023-05404-x

Entanglement as a Method to Reduce Uncertainty

2023· article· en· W4383265176 sur OpenAlexaff
Diederik Aerts, Jonito Aerts Arguëlles, Lester Beltran, Suzette Geriente, Sandro Sozzo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Theoretical Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Udine
Mots-clésQuantum entanglementEntropy (arrow of time)Von Neumann architectureVon Neumann entropyBipartite graphStatistical physicsMathematicsQuantumComputer scienceTheoretical physicsTheoretical computer scienceQuantum mechanicsPure mathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In physics, entanglement ‘reduces’ the entropy of an entity, because the (von Neumann) entropy of, e.g., a composite bipartite entity in a pure entangled state is systematically lower than the entropy of the component sub-entities. We show here that this ‘genuinely non-classical reduction of entropy as a result of composition’ also holds whenever two concepts combine in human cognition and, more generally, it is valid in human culture. On the basis of these results, we make a ‘new hypothesis’ on the nature of entanglement, namely, the production of entanglement in the preparation of a composite entity can be seen as a ‘dynamical process of collaboration between its sub-entities to reduce uncertainty’, because the composite entity is in a pure state while its sub-entities are in a non-pure state as a result of the preparation. We identify within the nature of this entanglement a mechanism of contextual updating and illustrate the mechanism in the examples we analyse. Our hypothesis naturally explains the non-classical nature of some quantum logical connectives, as due to Bell-type correlations.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,725

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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