Spectral Arithmetic Drift Detection in Entangled Qubits: A Measurement-Free Experiment
Notice bibliographique
Résumé
We introduce a measurement-free protocol (avoiding projective collapse) to detect decoherence (’drift’) in entangled qubit registers, using the conserved arithmetic structure predicted by Spectral Quantum Mechanics (SQM). In SQM, computational basis states |n⟩ map directly to prime-exponent vectors ⟨aj(n)⟩, causing quantum superpositions to inhabit a prime-logarithmic ”spectral space.” We show that low-order spectral arithmetic moments, defined as invariants Ik = j fk,jˆaj, commute with the SQM Hamiltonian HLKO. The combination of these invariants with an ancilla oscillator through a dispersive interaction Hint = gIk⊗ˆnanc imprints the spectral moments as measurable Ramsey phases, allowing continuous drift monitoring without projective measurement and thus preserving entanglement. Numerical simulations of two entangled SQM qubits subjected to pure dephasing noise demonstrate that invariant I1 reliably flags drift at the 10−4 level while maintaining Bell state fidelity greater than 0.99. Verified experiments conducted on IBM quantum platforms (ibm brisbane, ibm sherbrooke) confirm the predictive precision of our spectral arithmetic drift detection protocol, closely matching theoretical predictions. Additionally, we uncover Spectral Sympathetic Resonance (SSR), a coherent oscillatory effect in spectrally aligned qubits, further supporting SQM’s predictive scope. We outline concrete implementation pathways in trapped-ion, circuit-QED, and photonic time-bin architectures, showing that current coherence times and coupling strengths are sufficient for resolving Ik well within typical qubit lifetimes. The proposed protocol defines a new class of ”spectral arithmetic stabilizers,” offering an experimentally validated signature of SQM and a scalable pathway toward drift-tolerant quantum computation
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».