論文の概要: Einstein-Podolsky-Rosen-Bohm experiments: a discrete data driven approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03962v4
- Date: Mon, 22 Jul 2024 15:33:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 06:06:15.084834
- Title: Einstein-Podolsky-Rosen-Bohm experiments: a discrete data driven approach
- Title(参考訳): Einstein-Podolsky-Rosen-Bohm実験:離散データ駆動アプローチ
- Authors: Hans De Raedt, Mikhail I. Katsnelson, Manpreet S. Jattana, Vrinda Mehta, Madita Willsch, Dennis Willsch, Kristel Michielsen, Fengping Jin,
- Abstract要約: 実験データから数学的モデルへの一方通行橋の構築は、議論を避けるための別の方法であると考える。
まず、アインシュタイン-ポドルスキー-ローゼン-ボーム実験により得られた4つの相関の値に制約を与えるベル型不等式を新たに証明する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.301138495170623
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We take the point of view that building a one-way bridge from experimental data to mathematical models instead of the other way around avoids running into controversies resulting from attaching meaning to the symbols used in the latter. In particular, we show that adopting this view offers new perspectives for constructing mathematical models for and interpreting the results of Einstein-Podolsky-Rosen-Bohm experiments. We first prove new Bell-type inequalities constraining the values of the four correlations obtained by performing Einstein-Podolsky-Rosen-Bohm experiments under four different conditions. The proof is ``model-free'' in the sense that it does not refer to any mathematical model that one imagines to have produced the data. The constraints only depend on the number of quadruples obtained by reshuffling the data in the four data sets without changing the values of the correlations. These new inequalities reduce to model-free versions of the well-known Bell-type inequalities if the maximum fraction of quadruples is equal to one. Being model-free, a violation of the latter by experimental data implies that not all the data in the four data sets can be reshuffled to form quadruples. Furthermore, being model-free inequalities, a violation of the latter by experimental data only implies that any mathematical model assumed to produce this data does not apply. Starting from the data obtained by performing Einstein-Podolsky-Rosen-Bohm experiments, we construct instead of postulate mathematical models that describe the main features of these data. The mathematical framework of plausible reasoning is applied to reproducible and robust data, yielding without using any concept of quantum theory, the expression of the correlation for a system of two spin-1/2 objects in the singlet state. (truncated here)
- Abstract(参考訳): 実験データから数学的モデルへの一方通行橋の構築は、後者で使われる記号に意味を付加することによる論争にぶつかることを避けるためである。
特に、この観点を採用することで、アインシュタイン=ポドルスキー=ローゼン=ボームの実験結果の数学的モデルの構築と解釈に新たな視点がもたらされることが示される。
まず, アインシュタイン-ポドルスキー-ローゼン-ボーム実験により得られた4つの相関の値に制約を与えるベル型不等式を4つの異なる条件で証明する。
証明は ``model-free' であり、データの生成を想像する数学的モデルに言及しないという意味では '`model-free' である。
この制約は、相関の値を変更することなく、4つのデータセットでデータを再シャッフルすることで得られる4倍数にのみ依存する。
これらの新しい不等式は、四倍数の最大分数が 1 に等しい場合、よく知られたベル型不等式のモデルのないバージョンに還元される。
モデルフリーであるため、実験データによる後者の違反は、4つのデータセットの全てのデータが再シャッフルされて4倍になるわけではないことを意味する。
さらに、モデルのない不等式であるため、実験データによる後者の違反は、このデータを生成すると仮定される数学的モデルが適用されないことを意味する。
Einstein-Podolsky-Rosen-Bohm実験によって得られたデータから、これらのデータの主な特徴を記述する数学的モデルを仮定する代わりに構築する。
可算推論の数学的枠組みは再現可能でロバストなデータに適用され、量子論の概念を使わずに得られる。
(ここで詳述)
関連論文リスト
- Towards Theoretical Understandings of Self-Consuming Generative Models [56.84592466204185]
本稿では,自己消費ループ内で生成モデルを訓練する新たな課題に取り組む。
我々は,このトレーニングが将来のモデルで学習したデータ分布に与える影響を厳格に評価するための理論的枠組みを構築した。
カーネル密度推定の結果は,混合データトレーニングがエラー伝播に与える影響など,微妙な洞察を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T02:08:09Z) - Response: Kupczynski Contextual Locally Causal Probabilistic Models are
constrained by Bell theorem [0.0]
我々の文脈モデルでは、統計的独立は破られ、ベル・セオレムによって拘束されない。
いくつかのベルテストでは、遠クリックの2つの時系列は、ゼロでない結果のペアを含む有限サンプルに変換される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T20:09:01Z) - Analysis of Interpolating Regression Models and the Double Descent
Phenomenon [3.883460584034765]
ノイズの多いトレーニングデータを補間するモデルは、一般化に乏しいと一般的に推測されている。
得られた最良のモデルは過度にパラメータ化され、テストエラーはモデル順序が増加するにつれて二重降下挙動を示す。
回帰行列の最小特異値の振舞いに基づいて、テスト誤差のピーク位置と二重降下形状をモデル順序の関数として説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-17T09:44:33Z) - Response: Commentary: Is the moon there if nobody looks? Bell
inequalities and physical reality [0.0]
Gill と Lambare はこの記事の内容と結論を完全に誤解している。
彼らのモデルはベルテストの生データのみを記述するモデルに対して確率的結合を定義する。
我々のモデルは統計的独立に反するため、不平等は導出できない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-16T03:52:27Z) - Model-free inequality for data of Einstein-Podolsky-Rosen-Bohm
experiments [0.0]
Einstein-Podolsky-Rosen-Bohm実験で得られた不等式制約相関について述べる。
この証明は、データを生成したと想像される数学的モデルに頼らず、したがってモデルフリーである」。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-03T15:17:07Z) - Statistical Properties of the Entropy from Ordinal Patterns [55.551675080361335]
大規模な時系列モデルに対するエントロピー・統計複雑性の連立分布を知っていれば、今日まで利用できない統計テストが可能になるだろう。
実正規化エントロピーが零でも1でもないモデルに対して、経験的シャノンのエントロピーの分布を特徴づける。
2つの信号が同じシャノンのエントロピーを持つ順序パターンを生成するという仮説を否定するのに十分な証拠があるかどうかを検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-15T23:55:58Z) - Experimentally adjudicating between different causal accounts of Bell
inequality violations via statistical model selection [0.0]
ベルの不等式は、ベル実験の因果モデルを提供する方法に関する、一見自然な仮定の集合から従う。
これらの仮定の一部を修正した2種類の因果モデルが提案されている。
われわれはこれらの選択肢を予測力に基づいて判断する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-30T19:33:02Z) - Design of Dynamic Experiments for Black-Box Model Discrimination [72.2414939419588]
選択したいような動的モデル判別の設定を考えてみましょう。 (i) 最高のメカニスティックな時間変化モデルと (ii) 最高のモデルパラメータ推定値です。
勾配情報にアクセス可能な競合する力学モデルに対しては、既存の手法を拡張し、より広い範囲の問題の不確実性を組み込む。
これらのブラックボックスモデルをガウス過程サロゲートモデルに置き換えることで、モデル識別設定を拡張して、競合するブラックボックスモデルをさらに取り入れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-07T11:34:39Z) - Non-parametric Models for Non-negative Functions [48.7576911714538]
同じ良い線形モデルから非負関数に対する最初のモデルを提供する。
我々は、それが表現定理を認め、凸問題に対する効率的な二重定式化を提供することを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-08T07:17:28Z) - Good Classifiers are Abundant in the Interpolating Regime [64.72044662855612]
補間分類器間のテストエラーの完全な分布を正確に計算する手法を開発した。
テストエラーは、最悪の補間モデルのテストエラーから大きく逸脱する、小さな典型的な$varepsilon*$に集中する傾向にある。
以上の結果から,統計的学習理論における通常の解析手法は,実際に観測された優れた一般化性能を捉えるのに十分な粒度にはならない可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T21:12:31Z) - The data-driven physical-based equations discovery using evolutionary
approach [77.34726150561087]
与えられた観測データから数学的方程式を発見するアルゴリズムについて述べる。
このアルゴリズムは遺伝的プログラミングとスパース回帰を組み合わせたものである。
解析方程式の発見や偏微分方程式(PDE)の発見にも用いられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-03T17:21:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。