语境性和非局域性是量子统计所表现出的非经典性质,其含义深刻影响着量子理论的基础和应用。在本文中,我们对逻辑语境性和不等式证明提供了一些见解。前者可以理解为语境性的可能性版本,而后者是指不基于某些非语境性(或贝尔)不等式违反的量子语境性和非局域性的证明。我们所说的“可能性”是指结果的可能性描述,这些结果为布尔变量,当相应概率严格大于零时,其值为 1,否则为 0。本研究旨在从我们所谓的可能性悖论中建立这两个概念之间的桥梁,可能性悖论是一组可能性条件,其发生意味着语境性和非局域性。作为主要结果,我们证明了可能性悖论的存在,其发生是一类非常重要的场景中逻辑语境性的必要和充分条件。最后,我们讨论了这些可能性悖论的完整性所带来的一些有趣的后果。
作者:Z Huang · 2020 · 被引用 5 — 5,2018;美国国防部 (DoD),“帕内塔部长就网络安全问题发表讲话。纽约市国家安全局企业高管网络安全问题”,12 ...
在量子理性唯心论和无限量子场理论的框架内,现象、光、超结构修改和先验想象在本体论和认识论层次中占据关键地位。这些考虑不仅加深了我们对现实的理解,而且重新定义了知识和人类感知的界限。本文旨在将这些概念整合成一个连贯的哲学愿景。
摘要:本文解释了为什么一旦将工作经验联结类型学(Griffiths/Guile,2004)的一系列显性和隐性特征概念化为知识的再情境化,就可以看到跨越边界是职业和专业教育的普遍特征,而不是学习者跨越教育与工作界限的问题。本文通过以下方式实现这一目标。首先,它简要解释了工作经验联结类型学的发展。接下来,它解释了为什么工作经验联结类型学中的“重返”概念是一种早期但有限的表达再情境化概念的尝试。然后,它解释了再情境化概念的起源和发展,以及这一概念为初始和持续职业形成提供了统一的视角。本文最后确定了 a) 重新语境化概念对能力/能力发展的实际意义,以及 b) 职业教育与培训未来的研究挑战,尤其是与第四代技术的出现相关的挑战。
在本文中,我们讨论了量子纠缠正统定义的相对主义视角性质(从优选因式分解的角度)。我们还在 Barnum 等人 [6,7] 提出的广义纠缠定义中从优选可观测量的角度考虑了这一方面。更具体地说,我们将讨论正统纠缠定义所隐含的不可分离相对主义、其广义化所隐含的语境相对主义以及目前专业文献中讨论的一些其他严重问题。在本文的第二部分,我们讨论了最近提出的客观不变纠缠定义,该定义被理解为有效和强度关系的实际和潜在编码 [32]。通过推导两个定理,我们将明确展示这种新的客观纠缠定义如何能够摆脱不可分离相对主义和语境相对主义。根据这些定理,在所提出的关系定义中,所有可能的可观测量子集以及所有可能的因式分解都可以全局视为指代同一(潜在)事态。结论是,与正统定义不同,这种新的客观关系纠缠概念从一开始就能够绕过相对主义,为现实理解量子相关性打开大门。
心理语言学研究使用眼动追踪来表明多义词与同音词的消歧方式不同,歧义动词的消歧方式与歧义名词不同。组合分布语义学的研究使用余弦距离来表明动词在主语和宾语的上下文中比单独使用时更有效地消歧。这两个框架都一次关注一个歧义词,都没有考虑包含两个(或更多)歧义词的歧义短语。我们借用了量子信息论、默认语境性框架和语境影响程度的方法和指标,并研究英语的歧义主谓和动宾短语,其中主语/宾语和动词都是歧义的。我们表明,可以使用上下文影响程度的平均值来建模歧义动词和歧义名词的处理差异,以及同音词和多义词和动词的不同歧义程度之间的差异。
语境会影响理解者在语言处理过程中的期望,信息论惊奇通常被用作衡量认知处理努力的指标。然而,先前使用惊奇的研究只考虑了句内语境,使用 n-gram、神经语言模型或句法结构作为条件语境。在本文中,我们扩展了惊奇方法以使用更广泛的主题语境,通过分析自然聆听过程中收集的 fMRI 时间过程来研究局部和主题语境对处理的影响。从 ngram 和 LSTM 语言模型计算出的词汇惊奇可用于捕捉局部语境的影响;为了捕捉更广泛语境的影响,我们引入了一个基于主题模型的新指标——主题惊奇。我们确定了词汇惊奇和主题惊奇的不同神经激活模式。这些不同的神经解剖学相关性表明,句子处理过程中的局部和广泛的语境线索会调动不同的大脑区域,并且语言网络的这些区域在功能上有助于在理解过程中处理不同维度的语境信息。更广泛地说,我们的方法补充了越来越多的使用计算语言学方法的文献,以操作和测试有关句子处理中的神经认知机制的假设。
层论的语境定义对我们理解语境起到了重要作用,因为它为直观的语境概念提供了精确的数学结构。层论框架最早由 Abramsky 和 Brandenburger [11, 13] 提出,他们在测量场景中定义了事件和分布,并确定了这些概念的层结构。在这里,我们可以将全局分布与隐变量模型联系起来,该模型因无法解释量子理论的独特特征而闻名。Abramsky、Barbosa 和 Mansfield [16] 进一步探讨了语境的一种度量。这项工作开辟了在给定量子场景中量化语境的方法。随后同调方法对语境的研究也为在给定测量场景中观察语境提供了重要的方法。 Abramsky、Mansfield 和 Barbosa [12] 提出了基于ˇ Cech 上同调不变量的方法,该方法利用层上同调的强大工具来检测经验模型中的语境性。Okay、Roberts、Bartlett 和 Raussendorf [21] 的提议建立了识别语境性的拓扑方法,该方法有可能提供更精细的分析,尽管必须考虑额外的拓扑结构。Aasnæss [18] 将这些方法联系起来,通过将论据从一种转化为另一种,补充了每种方法的通用性和完整性。另一方面,同一研究小组还描述了一种更强形式的语境性,即全有与全无 (AvN) 论据。Abramsky 等人 [14, 15] 参考 Mermin [9, 10] 的观察,将量子信息系统中的逻辑不一致性形式化为 AvN 论证。在 Aasnæss [18] 的著作中,这种语境性也被看作是上同调群的一个障碍。虽然层论框架为 MBQC 和浅层电路的量子优势提供了论证基础,但应用的最后一个案例,即参考文献 23 和 24,可以追溯到 Kochen 和 Specker 关于形式化语境性的框架,即所谓的封闭子理论中的语境性。这个概念似乎用
我们在广义语境场景中引入了一组量子关联半定松弛层次。这构成了一个简单而通用的工具,用于限制量子语境的量级。为了说明它的实用性,我们用它来确定几个非语境不等式的最大量子违反,这些不等式的最大违反程度以前是未知的。然后,我们进一步用它来证明某些准备语境关联不能用纯态来解释,从而表明混合态是语境不可或缺的资源。在本文的第二部分,我们将注意力转向一般操作理论中准备语境关联的模拟。我们引入了模拟准备语境的信息成本,它量化了模拟经典或量子模型中的语境关联所需的额外信息(否则是被禁止的)。在这两种情况下,我们都证明了使用半定松弛层次的变体可以有效地限制模拟成本,并且我们在最简单的奇偶校验无关复用上下文场景中精确计算它。
对自旋为 1/2 的粒子进行测量,结果可能为 100 [ 1 , 2 ] 。自从引入后选择值概念以来,人们一直在争论这些过程中究竟测量了什么以及这是否具有物理意义 [ 3 – 7 ] 。当通过间接程序测量可观测量时,就会出现这些异常,即通过将自旋与辅助探测系统耦合并仅访问后者来推断其值。第二个系统的状态不需要进行优化以在每次测量时提供完整信息,因为期望值可以从大量事件中准确地恢复出来。每个单独的事件都不会提供有关可观测量的明确信息 [ 8 ] ,因此对自旋状态的扰动会成比例减少。当测量引入的扰动影响可忽略不计时,这些值本身被称为弱值。该框架在平等处理量子态的前选择和后选择方面完全一致,从而使描述更加时间对称,但这种方法的某些结果似乎使量子力学比看起来更加令人费解[13-15]。在某些情况下,一切都可以与经典波中也会发生的干涉效应相协调[16],并且有人认为异常值的出现纯粹由于后选择而产生的假象,在经典概率中也可以观察到[17]。然而,这一论点引发了长期的争议[18-22]。异常值位于可观测量范围之外,不仅限于弱值区域,还可以在任意扰动下出现。值得注意的是,存在需要满足的一致性条件才能允许异常值[23]。在单个自旋为 1/2 的粒子这种简单情况下——如今这种粒子通常被称为量子比特——这种特殊效应可用来标记宏观现实描述的失败,正如 Leggett-Gard 不等式所捕捉到的[24-27];然而,这种联系在一般条件下并不成立[28]。