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Enregistrement W4386895875 · doi:10.1007/s11229-023-04301-4

The pragmatic QFT measurement problem and the need for a Heisenberg-like cut in QFT

2023· article· en· W4386895875 sur OpenAlexaff
Daniel Grimmer

Notice bibliographique

RevueSynthese · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeasurement problemTheoretical physicsPhilosophy of sciencePhilosophy of languageQuantumSalience (neuroscience)Computer scienceMetaphysicsEpistemologyMathematical economicsPhysicsMathematicsQuantum mechanicsPhilosophyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite quantum theory’s remarkable success at predicting the statistical results of experiments, many philosophers worry that it nonetheless lacks some crucial connection between theory and experiment. Such worries constitute the Quantum Measurement Problems. One can broadly identify two kinds of worries: (1) pragmatic: it is unclear how to model our measurement processes in order to extract experimental predictions, and (2) realist: we lack a satisfying metaphysical account of measurement processes. While both issues deserve attention, the pragmatic worries have worse consequences if left unanswered: If our pragmatic theory-to-experiment linkage is unsatisfactory, then quantum theory is at risk of losing both its evidential support and its physical salience. Avoiding these risks is at the core of what I will call thePragmatic Measurement Problem. Fortunately, the pragmatic measurement problem is not too difficult to solve. For non-relativistic quantum theory, the story goes roughly as follows: One can model each of quantum theory’s key experimental successes on a case-by-case basis by using a measurement chain. In modeling this measurement chain, it is pragmatically necessary to switch from using a quantum model to a classical model at some point. That is, it is pragmatically necessary to invoke a Heisenberg cut at some point along the measurement chain. Past this case-by-case measurement framework, one can then strive for a wide-scoping measurement theory capable of modeling all (or nearly all) possible measurement processes. For non-relativistic quantum theory, this leads us to our usual projective measurement theory. As a bonus, proceeding this way also gives us an empirically meaningful characterization of the theory’s observables as (positive) self-adjoint operators. But how does this story have to change when we move into the context of quantum field theory (QFT)? It is well known that in QFT almost all localized projective measurements violate causality, allowing for faster-than-light signaling; These are Sorkin’s impossible measurements. Thus, the story of measurement in QFT cannot end as it did before with a projective measurement theory. But does this then mean that we need to radically rethink the way we model measurement processes in QFT? Are our current experimental practices somehow misguided? Fortunately not. I will argue that (once properly understood) our old approach to modeling quantum measurements is still applicable in QFT contexts. We ought to first use measurement chains to build up a case-by-case measurement framework for QFT. Modeling these measurement chains will require us to invoke what I will call a QFT-cut. That is, at some point along the measurement chain we must switch from using a QFT model to a non-QFT model. Past this case-by-case measurement framework, we can then strive for both a new wide-scoping measurement theory for QFT and an empirically meaningful characterization of its observables. It is at this point that significantly more theoretical work is needed. This paper ends by briefly reviewing the state of the art in the physics literature regarding the modeling of measurement processes involving quantum fields.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,024
Communication savante0,0060,023
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0080,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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