論文の概要: Consistency of Generalised Probabilistic Theories is Undecidable
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07002v2
- Date: Mon, 16 Mar 2026 02:35:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-17 13:51:28.993468
- Title: Consistency of Generalised Probabilistic Theories is Undecidable
- Title(参考訳): 一般化確率論の整合性は決定不能である
- Authors: Serge Massar,
- Abstract要約: 一般化確率論(英語版)(GPT)は古典理論、量子理論、および仮説上の代替物を含む統一的な枠組みを提供する。
有限の変換でシステムを拡張するという問題について検討する。
また、システムの翻訳不変集合に有限な絡み合った状態と効果の集合を加えることの問題点と、翻訳対称性によるすべての画像を追加することについても検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.14219428942199
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generalised Probabilistic Theories (GPTs) provide a unifying framework encompassing classical theories, quantum theories, as well as hypothetical alternatives. We investigate the problem of extending a system with a finite set of transformations. We also investigate the problem of adding to a translation invariant set of systems a finite set of entangled states and effects, plus all their images by the translation symmetry. We show that determining whether such extensions are consistent with the axioms of GPTs is undecidable: they are computationally equivalent to the halting problem for Turing machines. The source of the undecidability is that these finite extensions generate infinitely many conditions which must be checked, because iterating transformations produces infinitely many new transformations, and similarly, entangled states and effects generate infinitely many new states via the analog of teleportation. Our results show that extending GPTs to include dynamics or entanglement encounters fundamental computability obstructions, which can only be circumvented by introducing additional physical or mathematical assumptions.
- Abstract(参考訳): 一般化確率論(英語版)(GPT)は古典理論、量子理論、および仮説上の代替物を含む統一的な枠組みを提供する。
有限の変換でシステムを拡張するという問題について検討する。
また、システムの翻訳不変集合に有限な絡み合った状態と効果の集合を加えることの問題点と、翻訳対称性によるすべての画像を追加することについても検討する。
このような拡張が GPT の公理と一致しているかは決定不可能であり、チューリングマシンの停止問題と計算的に等価であることを示す。
決定不能性の源は、これらの有限拡大が無限に多くの条件を生成し、これは、反復変換が無限に多くの新しい変換を生成し、同様に、絡み合った状態とエフェクトはテレポーテーションのアナログを通じて無限に多くの新しい状態を生成するためである。
以上の結果から, GPTを動的あるいは絡み合いに拡張することは, 計算可能性の基本的な障害に遭遇し, 追加の物理的あるいは数学的仮定を導入することで回避できることが示唆された。
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