Review of: "Volume-Based Probability: Outcome Frequencies from Deterministic Geometry"
Notice bibliographique
Résumé
This is a nicely written paper describing how probabilistic frequency values can arise from strict deterministic dynamics through coarse graining.A great many assumptions are required to support the proof.This result does not seem to be all that surprising given the extensive literature available on symbolic dynamics and chaotic systems theory.I am wondering what exactly distinguishes this result from what is already known in that literature.The author promises to demonstrate how the Born rule of quantum mechanics can arise from this approach.They state that that will be shown in a subsequent paper as it is certainly not clear here.After all, the determinism in quantum mechanics is not in the dynamics of measurement values of quantum systems (assuming that even has any meaning) but in the dynamics of the wave function, which relates to the probability distribution of values of a system.I will be interested to see what they show.I wonder if the author is aware of the work of Masao Nagasawa, who many years ago showed the equivalence between linear Schrdinger equations and non-linear diffusion equations, which have identical probability distributions both given by a Born rule.The derivation of this in the case of the diffusion equation is entirely classical.Likewise, there is an equivalence between linear diffusion equations and non-linear Schrdinger equations, again with identical probabilities.His is a very deep result.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,097 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».