論文の概要: Testing trajectory-based determinism via time probability distributions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09684v2
- Date: Tue, 23 Sep 2025 12:38:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.350538
- Title: Testing trajectory-based determinism via time probability distributions
- Title（参考訳）: 時間確率分布を用いた軌道に基づく決定性試験
- Authors: Matheus V. Scherer, Alexandre D. Ribeiro, Renato M. Angelo,
- Abstract要約: 本稿では,一般的な軌道を持つ理論において,到着時刻の確率分布を構成するための処方則を提案する。
量子力学では到達できない条件付き確率分布を導出する。
その結果, トラジェクトリに基づく決定論の有効性が検証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.99844472131922
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: It is notorious that quantum mechanics cannot predict well-defined values for all physical quantities. Less well-known, however, is the fact that quantum mechanics is unable to furnish -- without additional assumptions -- probabilistic predictions even in emblematic scenarios such as the double-slit experiment. In contrast, trajectory-equipped theories naturally have more predictive power. This work formalizes the aforementioned assertions and illustrates them through three case studies: (i) free particle, (ii) free fall under a uniform gravitational field, and (iii) the double-slit experiment. Specifically, we introduce a prescription for constructing an arrival-time probability distribution within generic trajectory-equipped theories and then derive a conditional probability distribution that is unreachable by quantum mechanics. Our results can, in principle, be tested experimentally, thereby assessing the validity of trajectory-based determinism without the need for experiments involving the direct measurement of arrival time.
- Abstract（参考訳）: 量子力学が全ての物理量に対して明確に定義された値を予測できないことは有名である。
しかし、あまり知られていないのは、二重スリット実験のようなエンブレマ的なシナリオでさえ、量子力学が(追加の仮定なしでは)確率的予測を与えることができないという事実である。
対照的に、軌跡を持つ理論は自然により予測力を持つ。
この研究は上記の主張を形式化し、3つのケーススタディを通してそれらを説明する。
自由粒子; 自由粒子; 自由粒子
(二)一様重力場下の自由落下、及び
(三)ダブルスリット実験
具体的には、一般的な軌跡を持つ理論の中で到着時確率分布を構築し、量子力学では到達できない条件付き確率分布を導出する。
本研究の結果は, 原則として, 到達時刻の直接測定を含む実験を必要とせずに, 軌道に基づく決定論の有効性を評価することができる。
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