Michael Frank Martin(@riemannzeta)의 스레드

아직 확신이 서지 않아서 당분간 이 주제에 대한 X 게시물을 많이 올리지는 않겠습니다. 하지만 Einselection의 정보 구조에 대한 초안을 작성했는데, 여기에서 확인하실 수 있습니다: https://t.co/IOdct93Rj5 간단히 말해, 이 주장은 주렉의 예측 가능성 체와 관측 엔트로피의 최소화 사이에 상응 관계가 있다는 것이며symmetrybroken.com/observational-…적 소산 사이의 정보적 안장점에서 나타난다는 것을 시사합니다. 크비아트-자일링거의 상호작용 없는 측정 프로토콜에 적용했을 때, 실험 효율의 최고점이 S_obs의 최소값과 일치하는 것을 관찰할 수 있으며, 이는 고전적 극한에 대한 이러한 정보 이론적 특성화를 뒷받침하는 경험적 증거가 됩니다. 이 분야에 대해 저보다 더 잘 아는 몇몇 사람들에게 논문을 보내 의견을 구했지만, 아무리 찾아보려 해도 이 연관성에 대한 선례를 찾을 수 없었습니다. 마치 이전에 아무도 이 점을 논문에서 지적한 적이 없는 것 같습니다. 주렉의 1982년 논문, *환경 유도 초선택 규칙*을 다시 살펴보면, 모든 것이 이미 제시되어 있는 것 같은데, 그는 상호작용이 없는 측정과의 연관성을 언급하지 않았습니다. 그런데 상호작용이 없는 측정은 이 연관성을 관찰하는 데 매우 효과적인 방법으로 밝혀졌습니다. 마찬가지로, 저는 Bartolotta 등이 발표한 *베이지안 열역학 제2법칙*(https://t.co/Yz4CmXsAYn)을 엔트로피에 대한 독립적인 분석으로 보았습니다. 이 분석 역시 ​​엔트로피가 주관적일 수 있다는 동일한 인식론적 사전 전제에서 출발하지만, 측정 방법의 선택을 주어진 것으로 간주하고 측정 후 확률을 업데이트하는 방법을 설명합니다. 그러나 그들은 고전적 극한이 바로 자신들의 베이지안 업데이트가 가장 효율적인 영역, 즉 최소한의 열역학적 비용으로 최대한의 지식을 추출하는 영역이라는 점을 전혀 제시하지 않습니다. 이는 『선택의 정보 구조』의 핵심 주장입니다. 지금 후속 논문을 작업 중입니다. 누군가 제 논문이 틀렸거나 쓸모없다고 지적할 때까지 계속 여기에 글을 올릴 생각입니다. 적어도 흥미로운 주제인 것 같네요.