Erweiterung der Fair-Sampling-Annahme durch Kausaldiagramme

Erweiterung der Fair-Sampling-Annahme durch Kausaldiagramme

Zeitstempel: 13. Januar 2023, 6:41 Uhr

Valentin Gebhart und Augusto Smerzi

QSTAR, INO-CNR und LENS, Largo Enrico Fermi 2, 50125 Florenz, Italien

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Abstrakt

Das Verwerfen unerwünschter Messergebnisse in Bell-Experimenten öffnet die Erkennungslücke, die einen schlüssigen Nachweis der Nichtlokalität verhindert. Da das Schließen der Erkennungslücke eine große technische Herausforderung für viele praktische Bell-Experimente darstellt, ist es üblich, die sogenannte Fair-Sampling-Annahme (FSA) anzunehmen, die in ihrer ursprünglichen Form besagt, dass die kollektiv nachgewählten Statistiken eine faire Stichprobe der sind Ideale Statistik. Hier analysieren wir die FSA vom Standpunkt der kausalen Inferenz: Wir leiten eine kausale Struktur ab, die in jedem kausalen Modell vorhanden sein muss, das die FSA getreu kapselt. Dies bietet einen einfachen, intuitiven und vereinheitlichenden Ansatz, der verschiedene akzeptierte Formen des FSA umfasst und unterstreicht, was bei der Verwendung des FSA wirklich angenommen wird. Wir zeigen dann, dass die FSA nicht nur in Szenarien mit nicht idealen Detektoren oder Übertragungsverlusten angewendet werden kann, sondern auch in idealen Experimenten, in denen nur Teile der Korrelationen nachgewählt werden, zB wenn die Ziele der Teilchen in einem Überlagerungszustand sind. Schließlich zeigen wir, dass die FSA auch in multipartiten Szenarien anwendbar ist, die auf (echte) multipartite Nichtlokalität testen.

Erweiterung der Annahme einer fairen Stichprobe mithilfe von Kausaldiagrammen PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikale Suche. Ai.

Beitragsbild: Kausalstruktur einer wahrheitsgetreuen Erklärung der Fair-Sampling-Annahme.

Populäre Zusammenfassung

Eines der Haupthindernisse bei der Demonstration der Bell-Nichtlokalität ist die Forderung nach hocheffizienten Detektoren. Diese herausfordernde Schwierigkeit wird üblicherweise vermieden, indem angenommen wird, dass die möglichen lokal-realistischen Erklärungen der beobachteten Statistiken eingeschränkt sind, was als Fair-Sampling-Annahme (FSA) bekannt ist. In dieser Arbeit leiten wir eine notwendige Struktur in den Kausaldiagrammen der Local-Hidden-Variable-Modelle ab, die vorhanden sein müssen, um die FSA getreu zu kapseln. Diese Struktur verdeutlicht, wovon man wirklich ausgeht, wenn man den FSA annimmt, und kann verwendet werden, um verschiedene Formen des FSA zu vergleichen, die in der Literatur zu finden sind. Schließlich zeigen wir, dass das Kausaldiagramm FSA auch in Bell-Experimenten angewendet werden kann, in denen die Ziele der Teilchen zufällig sind, oder in mehrteiligen Experimenten, die auf echte mehrteilige Nichtlokalität testen.

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