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Enregistrement W4409220626 · doi:10.1038/s41467-025-58508-9

Tsirelson bounds for quantum correlations with indefinite causal order

2025· article· en· W4409220626 sur OpenAlexafffund
Zixuan Liu, Giulio Chiribella

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesInstitut Périmètre de physique théoriqueFonds De La Recherche Scientifique - FNRSGovernment of CanadaInnovation, Science and Economic Development CanadaJohn Templeton Foundation
Mots-clésOrder (exchange)QuantumMathematicsStatistical physicsApplied mathematicsPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum theory is in principle compatible with processes that violate causal inequalities, an analogue of Bell inequalities that constrain the correlations observed by sets of parties operating in a definite causal order. Since the introduction of causal inequalities, determining their maximum quantum violation, analogue to Tsirelson’s bound for Bell inequalities, has remained an open problem. Here we provide a general method for bounding the violation of arbitrary causal inequalities, establishing limits to the correlations achievable by arbitrary local experiments and by arbitrary quantum processes with indefinite causal order. We prove that the maximum violation is generally smaller than the algebraic maximum of the corresponding correlation, and determine Tsirelson-like bounds for a class of causal inequalities including some of the most paradigmatic examples. Our results motivate a search for physical principles characterizing the boundary of the set of quantum correlations with indefinite causal order. Quantum theory has been shown to be compatible with processes violating a definite causal order, but no detailed analysis of the maximum allowed degree of violation has been carried out so far. Here, the authors fill this gap by providing the analogue of Tsirelson’s bound for the violation of causal inequalities.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,305
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 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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