Ampliación del supuesto de muestreo justo utilizando diagramas causales

Ampliación del supuesto de muestreo justo utilizando diagramas causales

Marca de tiempo: 13 de enero de 2023 6:41 a. M.

Valentín Gebhart y Augusto Smerzi

QSTAR, INO-CNR y LENS, Largo Enrico Fermi 2, 50125 Florencia, Italia

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Resumen

Descartar los resultados de medición indeseables en los experimentos de Bell abre la brecha de detección que impide una demostración concluyente de no localidad. Dado que cerrar la brecha de detección representa un gran desafío técnico para muchos experimentos prácticos de Bell, se acostumbra asumir el llamado supuesto de muestreo justo (FSA) que, en su forma original, establece que las estadísticas postseleccionadas colectivamente son una muestra justa de la estadísticas ideales. Aquí, analizamos la FSA desde el punto de vista de la inferencia causal: derivamos una estructura causal que debe estar presente en cualquier modelo causal que encapsule fielmente la FSA. Esto proporciona un enfoque fácil, intuitivo y unificador que incluye diferentes formas aceptadas de la FSA y subraya lo que realmente se supone al usar la FSA. Luego mostramos que la FSA no solo se puede aplicar en escenarios con detectores no ideales o pérdidas de transmisión, sino también en experimentos ideales donde solo se seleccionan partes de las correlaciones, por ejemplo, cuando los destinos de las partículas están en un estado de superposición. Finalmente, demostramos que la FSA también es aplicable en escenarios multipartitos que prueban la no localidad multipartita (genuina).

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Imagen destacada: Estructura causal de una explicación fiel del supuesto de muestreo justo.

Resumen popular

Uno de los principales obstáculos en la demostración de la no localidad de Bell es el requisito de detectores altamente eficientes. Esta dificultad desafiante se evita comúnmente asumiendo que las posibles explicaciones realistas locales de las estadísticas observadas están restringidas, lo que se conoce como el supuesto de muestreo justo (FSA). En este trabajo, derivamos una estructura necesaria en los diagramas causales de los modelos de variables ocultas locales, que debe estar presente para encapsular fielmente la FSA. Esta estructura destaca lo que uno realmente asume al asumir la FSA, y puede usarse para comparar diferentes formas de la FSA que se encuentran en la literatura. Finalmente, mostramos que el diagrama causal FSA también se puede aplicar en experimentos de Bell donde los destinos de las partículas son aleatorios, o en experimentos multipartitos que prueban una no localidad multipartita genuina.

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Citado por

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Las citas anteriores son de ANUNCIOS SAO / NASA (última actualización exitosa 2023-01-13 11:42:16). La lista puede estar incompleta ya que no todos los editores proporcionan datos de citas adecuados y completos.

No se pudo recuperar Crossref citado por datos durante el último intento 2023-01-13 11:42:15: No se pudieron obtener los datos citados por 10.22331 / q-2023-01-13-897 de Crossref. Esto es normal si el DOI se registró recientemente.

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