广义非上下文本体模型的结构定理

广义非上下文本体模型的结构定理

时间戳记：14年2024月8日上午47:XNUMX

大卫·施密德1,2,3, 约翰·H·塞尔比1, 马修·普西4和罗伯特·W·斯佩肯斯2

1格但斯克大学国际量子技术理论中心，波兰格但斯克80-308
2周边理论物理研究所，31 Caroline Street North，滑铁卢，安大略省加拿大 N2L 2Y5
3滑铁卢大学量子计算研究所和物理与天文学系，加拿大安大略省滑铁卢N2L 3G1
4约克大学数学系，赫斯灵顿，约克 YO10 5DD，英国

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抽象

对于何时应将操作理论的预测视为经典可解释的标准是有用的。这里我们的标准是该理论承认一个广义的非语境本体论模型。现有的广义非语境性研究主要集中在具有简单结构的实验场景：通常是准备-测量场景。在这里，我们正式将本体模型的框架以及广义非上下文性原则扩展到任意组合场景。我们利用过程理论框架来证明，在一些合理的假设下，层析局部操作理论的每个广义非上下文本体模型都具有令人惊讶的刚性和简单的数学结构——简而言之，它对应于一个不过分完整的框架表示。该定理的一个结果是，任何此类模型中可能存在的最大数量的本体状态由相关广义概率理论的维度给出。该约束对于生成非上下文性不可行定理以及通过实验证明上下文性的技术很有用。在此过程中，我们将有关不同经典概念的等价性的已知结果从准备-测量场景扩展到任意组合场景。具体来说，我们证明了操作理论的以下三个经典可解释性概念之间的对应关系：（i）它的非上下文本体论模型的存在，（ii）它定义的广义概率理论的正准概率表示的存在，以及（ iii) 其定义的广义概率论存在本体论模型。

广义非上下文本体论模型柏拉图区块链数据智能的结构定理。垂直搜索。人工智能。

特色图片：在这项工作中，我们正式将本体模型的定义以及广义非上下文性原则扩展到任意组合场景。广义概率论 (GPT) 的本体论模型是一种线性且保图的映射，将 GPT 系统引入经典随机变量，并将 GPT 过程引入随机矩阵，从而通过随机映射的组合来再现 GPT 概率。这样的模型对应于产生 GPT 的无商运算理论的非上下文本体论模型。

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