論文の概要: Information Thermodynamics in Generalized Probabilistic Theories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12331v1
• Date: Tue, 12 May 2026 16:14:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.999454
• Title: Information Thermodynamics in Generalized Probabilistic Theories
• Title（参考訳）: 一般化確率論における情報熱力学
• Authors: Koki Ono, Shun Umekawa, Hiroyasu Tajima,
• Abstract要約: 一般化確率論(GPT)における情報熱力学の構築 計測,フィードバック,情報消去,および熱力学の第2法則の関係を解析するための統一的な枠組みを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generalized Probabilistic Theories (GPTs) provide a unified framework for describing probabilistic physical theories, encompassing classical and quantum theories as well as hypothetical theories beyond quantum mechanics. Since most GPTs are highly unrealistic and far removed from known physical theories, it is important to constrain them by physically reasonable principles. One of the most important such principles is consistency with thermodynamics, which has been extensively studied through toy models involving semipermeable membranes (SPMs) implementing measurements. On the other hand, information thermodynamics, which plays a central role in understanding the relationship between measurement and thermodynamics in classical and quantum theory, has remained largely undeveloped in GPTs. In this work, we construct information thermodynamics in GPTs and provide a unified framework for analyzing the relationship between measurement, feedback, information erasure, and the second law of thermodynamics. We also formulate a general framework for SPM models and analyze the thermodynamic cost of measurements implemented by SPMs. As a result, we show that no work can be extracted in contradiction with the second law as long as the measurement processes are consistent with entropy nondecrease, and derive sufficient conditions for this property for several entropy definitions proposed in GPTs. Moreover, by considering measurement processes violating these conditions, we construct explicit GPT systems realizing isothermal SPM cycles from which positive work can be extracted. These results demonstrate that violations of the second law can arise from the lack of fundamental entropy properties or discrepancies between entropy definitions, and provide a unified and model-independent foundation for understanding the relationship between thermodynamics and measurement in GPTs.
• Abstract（参考訳）: 一般化確率論(英: Generalized Probabilistic Theories、GPT)は、古典的理論や量子力学以外の仮説理論を含む確率論的物理理論を記述する統一的な枠組みを提供する。 ほとんどのGPTは非現実的であり、既知の物理理論から遠く離れているため、物理的に合理的な原理でそれらを制限することが重要である。 そのような原理の最も重要な1つは熱力学との整合性であり、半透過性膜(SPM)を含む玩具モデルを通じて広く研究されている。 一方、古典的および量子論における測定と熱力学の関係を理解する上で中心的な役割を果たす情報熱力学は、GPTにおいてほとんど未発達のままである。 本研究は, GPTにおける情報熱力学を構築し, 測定, フィードバック, 情報消去, および熱力学の第2法則の関係を解析するための統一的な枠組みを提供する。 また、SPMモデルのための一般的なフレームワークを定式化し、SPMによって実装された測定の熱力学的コストを分析する。 その結果、測定過程がエントロピー非減少と一致している限り、第2法則と矛盾して作業が抽出されないことを示し、GPTで提案されたいくつかのエントロピー定義に対して、この性質の十分な条件を導出する。 さらに, これらの条件に違反する測定過程を考慮し, 正の作用を抽出できる等温SPMサイクルを実現する明示的なGPTシステムを構築した。 これらの結果から, 2次法則の違反は, エントロピー定義の基本的なエントロピー特性の欠如や, エントロピー定義の相違から生じ, GPTにおける熱力学と測定値の関係を理解するための統一的, モデルに依存しない基礎となることが示唆された。

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