論文の概要: Simulating Quantum Physics Experiments One Event at a Time
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.14600v1
- Date: Sun, 13 Sep 2026 15:31:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 07:15:05.863275
- Title: Simulating Quantum Physics Experiments One Event at a Time
- Title（参考訳）: 量子物理学実験を1回に1回シミュレーションする
- Abstract要約: Event-By-Event Simulation (EBES)は、因果駆動型決定論的学習機械(DLM)を利用したモジュール型離散イベントシミュレーションフレームワークである。
EBESは、厳密に局所化された、原因と効果の方法で、ボトムアップから個別のデータを生成する。
- 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: This text explores the fundamental divide between empirical laboratory data and continuous theoretical physics models, framing the "quantum measurement paradox" as an ontological error, specifically E.T. Jaynes' ``mind projection fallacy'' where abstract mathematical tools like wavefunctions are mistaken for physical reality. While quantum theory successfully predicts ensemble averages, it remains inherently silent on individual, event-by-event detection statistics. To resolve these conceptual mysteries without resorting to ad-hoc explanations like wavefunction collapse, the text introduces Event-By-Event Simulation (EBES). As a modular, discrete-event simulation framework utilizing causally-driven Deterministic Learning Machines (DLMs), EBES bypasses continuous time and pre-specified probability distributions. Instead, it generates discrete data from the bottom up in a strictly localized, cause-and-effect manner. Ultimately, EBES provides a computationally efficient methodology that mirrors actual laboratory observations, modeling phenomena that lie entirely beyond the reach of standard quantum theory.
- Abstract（参考訳）: このテキストは、経験的実験データと連続理論物理学モデルとの根本的な相違を探求し、「量子測定パラドックス」をオントロジ的誤り、特にE.T.ジェインズの「ミンドプロジェクションの誤り」と表現し、波動関数のような抽象的な数学的ツールを物理的現実と間違える。
量子理論はアンサンブル平均の予測に成功しているが、個々の事象・事象検出統計には本質的に沈黙が保たれている。
ウェーブファンクション崩壊のようなアドホックな説明に頼ることなく、これらの概念的な謎を解決するために、このテキストはイベント・バイ・イベント・シミュレーション(EBES)を導入している。
因果駆動型決定論的学習機械(DLM)を利用したモジュール型離散イベントシミュレーションフレームワークとして、EBESは連続時間と予め指定された確率分布をバイパスする。
代わりに、ボトムアップから厳密に局所化された、原因と効果の方法で個別のデータを生成する。
究極的には、EBESは実際の実験室の観測を反映し、標準量子理論の範囲を超えている現象をモデル化する計算的に効率的な方法論を提供する。
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