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Enregistrement W6920379908 · doi:10.60692/1xd9e-f2y70

Experimental nonclassicality in a causal network without assuming freedom of choice

2023· article· en· W6920379908 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPairwise comparisonCausality (physics)Causal modelHeuristicCausal structureBell's theoremCausal reasoningDegrees of freedom (physics and chemistry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a Bell experiment, it is natural to seek a causal account of correlations wherein only a common cause acts on the outcomes. For this causal structure, Bell inequality violations can be explained only if causal dependencies are modeled as intrinsically quantum. There also exists a vast landscape of causal structures beyond Bell that can witness nonclassicality, in some cases without even requiring free external inputs. Here, we undertake a photonic experiment realizing one such example: the triangle causal network, consisting of three measurement stations pairwise connected by common causes and no external inputs. To demonstrate the nonclassicality of the data, we adapt and improve three known techniques: (i) a machine-learning-based heuristic test, (ii) a data-seeded inflation technique generating polynomial Bell-type inequalities and (iii) entropic inequalities. The demonstrated experimental and data analysis tools are broadly applicable paving the way for future networks of growing complexity.

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)0,006
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2023
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