論文の概要: A Dough-Like Model for Understanding Double-Slit Phenomena

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15932v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 19:58:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-19 18:10:31.802991
• Title: A Dough-Like Model for Understanding Double-Slit Phenomena
• Title（参考訳）: 二重スリット現象理解のためのダフ様モデル
• Authors: Ping-Rui Tsai, Tzay-Ming Hong,
• Abstract要約: 深層学習に基づくDSMモデルDouble Slit Diffractionを提案する。 経路と干渉の解釈可能性を比較することにより,直感的な物理類似性を提案する。 我々のアプローチは、量子重ね合わせと測定誘起崩壊に関する、新しい、物理的に解釈可能な視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The probabilistic interference fringes observed in the double slit experiment vividly demonstrate the quantum superposition principle, yet they also highlight a fundamental conceptual challenge: the relationship between a system before and after the measurement. According to Copenhagen interpretation, an unobserved quantum system evolves continuously based on the Schrodinger equation, whereas observation induces an instantaneous collapse of the wave function to an eigenstate. This contrast between continuous evolution and sudden collapse renders the single particle behavior particularly enigmatic, especially given that quantum mechanics itself is constructed upon the statistical behavior of ensembles rather than individual entities. In this study, we introduce a Double Slit Diffraction Surrogate Model DSM based on deep learning, designed to capture the mapping between wave functions and probability distributions. The DSM explores multiple potential propagation paths and adaptively selects optimal transmission channels using gradient descent, forming a backbone for the information through the network. By comparing the interpretability of paths and interference, we propose an intuitive physical analogy: the particle behaves like a stretchable dough, extending across both slits, reconnecting after transmission, allowing detachment before the barrier. Monte Carlo simulations confirm that this framework can naturally reproduce the characteristic interference and diffraction probability patterns. Our approach offers a novel, physically interpretable perspective on quantum superposition and measurement induced collapse. The dough analogy is expected to extend to other quantum phenomena. Finally, we provide a dough based picture, attempting to unify interference, entanglement, and tunneling as manifestations of the same underlying phenomenon.
• Abstract（参考訳）: 二重スリット実験で観測された確率的干渉線は、量子重ね合わせの原理を鮮明に実証するが、それらもまた基本的な概念的課題、すなわち測定前後の系との関係を強調している。 コペンハーゲンの解釈によれば、観測されていない量子系はシュロディンガー方程式に基づいて連続的に進化し、観測によって波動関数の固有状態への即時崩壊が誘導される。 この連続的な進化と突然の崩壊の対比は、特に量子力学自体が個々の実体ではなくアンサンブルの統計的挙動に基づいて構成されていることを考えると、単一粒子の挙動をエニグマティックにしている。 本研究では,波動関数と確率分布のマッピングを捉えるために,深層学習に基づくDouble Slit Diffraction Surrogate Model DSMを提案する。 DSMは、複数の電位伝搬経路を探索し、勾配降下を用いて最適な伝送チャネルを適応的に選択し、ネットワークを介して情報のバックボーンを形成する。 経路と干渉の解釈可能性を比較することで、粒子は伸縮性のある生地のように振る舞い、両方のスリットにまたがって広がり、透過後に再接続し、バリアの前に剥離することができるという直感的な物理的類似性を提案する。 モンテカルロシミュレーションは、このフレームワークが特性的干渉と回折確率パターンを自然に再現できることを確認した。 我々のアプローチは、量子重ね合わせと測定誘起崩壊に関する、新しい、物理的に解釈可能な視点を提供する。 ドーナツの類似性は他の量子現象にまで拡張されることが期待されている。 最後に、同じ現象の顕在化として干渉、絡み合い、トンネルを統一しようとするドーフベース画像を提供する。

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