論文の概要: Information capacity of quantum statistics: Fock-state tests of a discrete binary-sequence model on cloud photonic quantum processors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.10216v1
- Date: Wed, 09 Sep 2026 14:15:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-10 19:44:09.047116
- Title: Information capacity of quantum statistics: Fock-state tests of a discrete binary-sequence model on cloud photonic quantum processors
- Title（参考訳）: 量子統計学の情報容量:クラウドフォトニック量子プロセッサ上の離散二項系列モデルのフォック状態試験
- Abstract要約: 商用クラウドフォトニック量子プロセッサは、下から有限情報容量を束縛するために必要な精度に到達したことを示す。
データは分割不変であり、素数合成を8ドルで除き、干渉信号規則を確認する。
クラウドフォトニックプロセッサは量子基礎のための定量機器であり、情報容量は実験的に有界な量である。
- 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: Our central premise is that quantum mechanics may be the statistical limit of a more fundamental discrete theory: any such theory equips a physical system with a finite information capacity, and its departure from quantum statistics is controlled by how much of that capacity the system uses. We show that commercial cloud photonic quantum processors have reached the precision required to bound this capacity from below, using the binary-sequence model of Powers et al. as the concrete test theory: outcome probabilities arise from counting discrete sequences of length $n$, quantum mechanics is recovered as $n \to \infty$, and $n$ measures the information capacity of the register behind a prepared state. Photon Fock states $|1\rangle$, $|1,1\rangle$, heralded $|2\rangle$, and cascaded beam-splitter pairs are measured on programmable interferometers with dominant systematics determined in situ. The model's composition-consistent parametrization, singled out by requiring that rotations compose, recovers quantum mechanics with deviations $1.24/n$; a random-effects likelihood analysis calibrated by parametric bootstrap excludes all $n \le 100$: the information capacity of the register carrying the two-photon state, if finite, exceeds $10^2$. Cascaded beam splitters test the composition law directly: the data are split-invariant, excluding naive count composition at $8σ$ and confirming the interference-sign rule. Model-independently, curve-averaged deviations from the quantum partition law larger than $2.3\times10^{-2}$ are excluded at 95% CL, and the originally published linear parametrization is excluded outright. Because the compilation offset is frozen per circuit it is calibratable, opening the $10^{-3}$ floor ($n \sim 10^3$) to current hardware: cloud photonic processors are quantitative instruments for quantum foundations, and information capacity an experimentally boundable quantity.
- Abstract（参考訳）: 我々の中心的な前提は、量子力学はより基本的な離散理論の統計的限界であり、そのような理論は、有限情報容量の物理系に等しいものであり、量子統計学からの離脱は、システムがどれだけの容量を使用するかによって制御される。
実測テスト理論としてPowers et alのバイナリシーケンスモデルを用いて、商用のクラウドフォトニック量子プロセッサが、この容量を下から束縛するために必要な精度に到達したことを示す: 結果確率は、長さ$n$の離散シーケンスを数えることから生じ、量子力学は$n \to \infty$、$n$は準備状態の背後にあるレジスタの情報容量を計測する。
光子フォックは、$|1\rangle$, $|1,1\rangle$, heralded $|2\rangle$, and cascaded beam-splitter pairs are measured on programmable interferometers with dominant systematics determined in situ。
モデルの構成に一貫性のあるパラメトリゼーションは、回転が構成され、偏差が1.24/n$; パラメトリックブートストラップで校正されたランダム影響確率分析は、すべての$n \le 100$を除外する: 2光子状態を持つレジスタの情報容量が有限であれば10^2$を超える。
カスケードビームスプリッターは合成法則を直接テストし、データは8σ$の素数合成を除いて分割不変である。
モデル非依存的に、2.3\times10^{-2}$以上の量子分割法則からの曲線平均偏差は95% CLで排除され、最初に公表された線形パラメトリゼーションは、完全に除外される。
コンピレーションオフセットは回路毎に凍結されているため、校正可能で、現在のハードウェアに10-3$フロア(n \sim 10^3$)を開く: クラウドフォトニックプロセッサは量子基礎のための定量的測定器であり、情報容量は実験的に有界な量である。
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