不确定因果:当因果遇到量子

c9bce4a71b4aa5020c6155e2a351124a.jpeg

导语

2022年诺贝尔物理学奖授予“用纠缠光子实验验证量子力学违反贝尔不等式”,确认了被称为“鬼魅般的超距作用”的量子纠缠现象。量子的世界常常超出人类的直觉,当我们将因果关系从经典世界外推到量子世界,会发生什么?研究发现,与经典世界里事件A与B之间有明确的因果关系不同,量子世界存在不确定因果关系,A→B和B→A两个因果序列可以同时存在。

因果关系,量子纠缠,量子信息

来源:集智俱乐部

作者:董唯元 

编辑:邓一雪 

1. 量子世界的因果关系

2022年的诺奖让“量子纠缠”成了大众话题,然而在量子的世界中还有许许多多更加玄妙的事实。今天我们就来聊一聊神奇的不确定因果(Indefinite causality)。

所谓不确定因果,并不是似有似无看不清楚的因果关系,而是事件A与B之间非常清晰明确的因果连接。神奇的地方在于,A→B和B→A两个因果序列同时存在,所以二者之中究竟哪个为因哪个为果,就成了一件说不清楚的事情。

在经典的时空观念里,这种关系显然不可能存在。因为每个事件在时空中有唯一确定的位置,事件B要么在A的过去光锥,要么在A的未来光锥,要么与A类空间隔。绝无可能B既在A的过去光锥中,又在A的未来光锥中。

可是量子效应却能够突破这种限制的约束,在A与B之间建立起不确定因果关系。在量子信息领域,这种关系甚至被用来实现一种独特的逻辑处理单元——Quantum Switch。

6c0e7dba04e64e118ac000113f0e1770.jpeg

图:输入量子态,在输出端得到相应量子态,A和B是对量子态进行的操作。

上图就是一个最简单的Quantum Switch示意图。我们在输入端输入一个量子态,就会在输出端得到一个相应的量子态。中间经过的A和B是两个对量子态进行的操作,既可以是幺正变换操作,也可以是非幺正的测量操作。

另外还有一个控制量子位|C〉,没有在图中画出。如果|C〉=|0〉,输入的量子态就经过橙色过程到达输出;如果|C〉=|1〉,就走蓝色过程。而当|C〉=ff3ab6dc77f83635aafd9ddfa84a5a93.png(|0〉+|1〉)时,输出结果中就包含了A与B的不确定因果序列。

对第一次接触Quantum Switch概念的人来说,这番设计简直就是薛定谔之猫的再版。通过一个微观的叠加态,我们竟然可以使两个宏观的因果链路也叠加在一起,实在有些令人难以接受。

再仔细端详还会发现,Quantum Switch其实比薛定谔的猫还要更神奇。毕竟猫是被封闭在箱子里,我们无法直接观察。而Quantum Switch中A和B两处都是可以查看现象的操作,整个Quantum Switch并不是黑箱。与那只小猫永远不可见的半死半活叠加态相比,Quantum Switch向我们展示的是明晃晃可观测现象层面的不确定因果。是不是觉得更加难以接受了呢?

量子效应挑战的就是我们的直觉。自2013年QuantumSwitch在理论上被提出之后,已经有两个实验团队分别在2015年和2016年实际验证了不确定因果序列的存在。现在我们可以非常笃定的相信,这种颇为玄幻的因果链路叠加现象的确是物理事实。

2013年提出Quantum Switch的论文

论文题目:Quantum computations without definite causal structure

论文链接:

https://journals.aps.org/pra/abstract/10.1103/PhysRevA.88.022318

2016年实验验证的论文(2017年正式发表)

论文题目:Experimental verification of an indefinite causal order

论文链接:

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.1602589

2.实验验证不确定因果序列

2016年的那次实验设计中,研究者还为判定不确定因果的存在提供了非常有价值的通用方法。依靠这种方法,我们不仅能够定性的判断不确定因果是否存在,甚至还可以定量计算QuantumSwitch的输出结果中因果关系的不确定程度。

研究者的方法借鉴了量子系统中纠缠度的判定方法。我们知道,对量子系统ρ,存在纠缠判定(entanglement witness)算符S,它可以使所有的纠缠态都满足

954ac0c0205f7c69b74fea07763aa862.jpeg

而所有的分离态都满足

a62d8a0609ea00a4ea631fc5ddd63f7a.jpeg

类似的,研究者也构建出了一个针对Quantum Switch的因果判定(causal witness)算符S,使得所有包含不确定因果的过程都满足

2b8ff7542954e35c6cf5fb53d485e9e3.jpeg

而所有不包含不确定因果的过程则满足

9c87e12b1e2d8c570614b5fc660edfd9.jpeg

对比两者的数学形式就能看出,其中的数学技巧几乎一模一样,只是判定算符所作用的对象,其物理意义完全不同。前者中的ρ是刻画量子态的密度矩阵,而后者中的W则是描述Quantum Switch中各操作承启结构的过程矩阵。

如果过程矩阵中A→B和B→A两种因果序列出现的概率非此即彼,又互无交叠,我们就定义其为因果可分离。

e33d77f843741def60de904e6b9836ee.jpeg

而那些无法拆解成这种形式的过程矩阵Wn-sep,就必然包含有不确定因果序列。

在这种定义之下,不确定因果其实就是过程矩阵的因果不可分离性(causal nonseparability),通过定义CNS:=-Tr(SW)就可以直接量化的度量因果的不确定程度。

2016年的那次实验,正是在一个由两台马赫-曾德尔干涉仪构成的Quantum Switch中实际测得了CNS=0.202±0.029从而明确无疑地证实了不确定因果的存在。

关于具体的数学构建及实验细节,感兴趣的读者可以查阅相关论文[1],此处就不展开了。此刻需要回头补充说明一下,为什么在讨论量子效应相关的因果结构时,因果箭头所连接的对象不能是量子态本身。

简单粗暴的一句话解释就是:为了保留因果的定域性,只能放弃量子态的实在性,因此也就只能将量子态本身排除在因果链条之外。

3. 抛弃实在性,保留定域性

我们的直觉比较适应图中左侧所体现的因果逻辑,但在涉及量子态的因果讨论中,必须时刻警惕避免,只能采用右侧这种思考模式。否则不仅会把自己绕晕,而且还很可能得出各种自相矛盾的结论。

6f0c7a0f9ed99894b1d40fb539666e74.jpeg

其实,随着违背贝尔不等式的量子纠缠关系被确认,定域性和实在性就已然成了一对水火不容的冤家对头。在讨论量子效应的时候,二者必须舍弃其一。上面图中蓝色框中都是满足实在性的对象,可以放心的加入因果链条之中。而橙色框中的量子态被排除在外,就是因为定域性与实在性之间的互斥关系。

当然,就目前的理论进展来说,判定量子态的非实在性暂时还是一个主观选择,不能算是完全确凿的客观定论。但是,如果我们希望在不充分了解全宇宙过去和未来所有细节的前提下,仍能够在小小的地球上的某个四处漏风的实验室里鼓捣出一些可信赖的因果关系的话,那么保留定域性而放弃实在性应该是一个比较明智的选择。

尽管“测量操作导致量子态塌缩”这种说法随处可见,但我们不应该把这句话理解成测量操作与量子态之间的因果联系,除非我们想把“因果”这个概念扩大到整个宇宙的不同状态之间的联系。相信在绝大多数情况下,这并不是我们使用“因果”这个词时所指的含义。

估计有很多读者此刻会憋着一肚子不服气。任何操作和可观测现象的前提,就是得先有一个量子态存在,如果禁止向这个量子态回溯因果联系,那我们的因果链条岂不是根本无法拥有一个起点?

物理学家解决这个问题的方法颇为机智:我们可以用“量子态的制备”这个操作,作为因果链条的起点。这个操作本身具有实在性,且伴随着可观察现象,与其他后续操作或现象之间可以建立因果联系。

最后需要说明的一点是,即使我们抛弃量子态的实在性,保留了定域性,也无法保证事情都会回到经典图像的定域因果框架下。本文中介绍的Quantum Switch中的不确定因果关系,就是在放弃量子态实在性之后仍然超出经典图像的例子。

总之,所有来自经典图像的研究结论,在外推到量子世界时,都必须谨慎小心仔细审查。

参考资料

[1] Rubino et al., Sci. Adv. 2017;3:e1602589“Experimental verification of an indefinite causal order”. DOI: 10.1126/sciadv.1602589

未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)大脑研究计划,构建互联网(城市)大脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。

  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

842f17cb617bad467b3b2e80bfa8a527.jpeg

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/481346.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

脑机接口深度报告!四大关键技术让科幻走进现实|智东西内参

来源:智东西脑科学问题是人类社会面临的基础科学问题之一,是人类理解自然和理解人类本身的待深入探索领域,而脑机接口是有效探索手段之一。在国家战略的积极推动下,在科技创新不断更迭促进下,在人民大众期待关注下&…

写代码调 Bug,OpenAI 发布最强 AI 对话系统 ChatGPT!

来源:CSDN(ID:CSDNnews)整理:苏宓GPT-3 发布的两年后,我们没等来它的亲弟弟 GPT-4,而是在今天亲眼见证了 OpenAI 带来了一种全新的 AI 聊天机器人——ChatGPT,也可以称之为是 GPT-3 …

AI 大模型开源之困:垄断、围墙与算力之殇

从新兴技术转变为AI基础设施,大模型开源很重要,但也很难。来源:AI科技评论作者:李梅编辑:陈彩娴2020年6月,OpenAI发布GPT-3,其千亿参数的规模和惊人的语言处理能力曾给国内AI界带来极大的震动。…

神经符号 AI,或为下一代 AIoT 的新解法

来源:AI科技评论作者:黄楠编辑:陈彩娴11 月 22 日,2023 年度 IEEE Fellow 名单公布,入选者约1/3为华人学者。IEEE Fellow 被称为全球电子电气工程领域的最高荣誉,每年当选人数不足整个 IEEE 协会的千分之一…

ChatGPT会取代搜索引擎吗

来源:AI科技大本营作者:张俊林本文经作者授权发布,原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/589533490作为智能对话系统,ChatGPT最近两天爆火,都火出技术圈了,网上到处都在转ChatGPT相关的内容和…

菲尔兹奖得主再次突破数论难题:多少整数能写成2个有理数立方和?结论直接影响“千禧难题”之七...

Pine 萧箫 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI困扰数学界几个世纪的难题,终于有重大突破了!这个难题如果被解决,会直接影响到一个著名未解之谜的求解——贝赫和斯维讷通-戴尔猜想。贝赫和斯维讷通-戴尔猜想是数学界顶尖的7大千禧难题之一&…

从城市到国家:多学科视角的城市复杂系统

摘要与城市一样,国家在很大程度上是人造的系统。尽管它们在地点和规模上有所不同,但城市和国家都是可识别的单位,具有独特的特征,是独立的(不能被分解成部分而不失去其特征或个性的系统)。一个国家的历史与…

杀死1500只动物?马斯克的脑机接口公司被查!已宣布半年内进行人体试验

来源:每日经济新闻记者:郑雨航编辑:段炼 兰素英 杜波 杜恒峰校对:王月龙当地时间12月5日,路透社报道称,因涉嫌侵犯动物福利的违规行为,马斯克的脑机接口公司Neuralink正面临美国联邦部门的调查。…

人民日报:在集成电路基础研究中奋力攀登

来源:芯榜Pro转载自人民日报党的十八大以来,一大批70后、80后、90后青年科研人员脱颖而出,日益成为科技创新的生力军、主力军。党的二十大报告提出:“必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力,深入实…

骆清铭院士:给“大脑”绘制一个清晰可见的“地图”

来源:学习时报作者简介:骆清铭,中国科学院院士,海南大学校长,华中科技大学苏州脑空间信息研究院首席科学家。骆清铭团队研发的显微光学切片断层成像系统(MOST)系列技术,为实现单神经…

AI大神LeCun深度学习公开课来啦!4万字干货笔记(附干货笔记下载)

来源:Datawhatle喜欢深度学习?最好的方法就是在线课程。这里推荐图灵奖得主、纽约大学教授Yann LeCun主讲的在线课程。该课程最重要的优点是,它集成了LeCun对深度学习的思考。通过这门课,学习者可以了解深度学习的现状&#xff0c…

这种由数学描述的现象,在自然中终于找到了

#创作团队:原文作者:Raphael Sarfati(科罗拉多州大学波尔多分校博士后副研究员)编译:Gaviota排版:雯雯#参考来源:https://theconversation.com/synchrony-with-chaos-blinking-lights-of-a-fire…

互联网的未来:为什么我们需要 HTTP/3?

来源:SDNLAB*本文系SDNLAB编译自Ably博客自1997年HTTP/1.1标准化以来,一直是首选的应用层协议。多年来,为了跟上互联网的发展和网络上交换内容的多样性,HTTP 不得不进行升级。本文展示了 HTTP 协议的演变,深入探讨了 H…

评估深度学习模型以预测表观基因组概况

编辑 | 萝卜皮深度学习已经能够成功预测 DNA 序列的表观基因组图谱。大多数方法将此任务定义为二元分类,依赖峰值调用者来定义功能活动。最近,出现了定量模型来直接预测实验覆盖值作为回归。随着具有不同架构和训练配置的新模型不断出现,由于…

DeepMind携AlphaCode登Science封面,写代码能力不输程序员

来源:机器之心编辑:小舟、陈萍AI 卷到程序员自己身上了。今年年初,DeepMind 发布了基于 Transformer 的新模型 AlphaCode,该模型实现了大规模代码生成。现在,AlphaCode 又在《Science》上发表了新论文,研究…

微软 CTO 断言,明年是AI社区最激动人心的一年,网友:GPT-4 要来了?

来源:AI前线 整理:褚杏娟 核子可乐GPT 不出,AI 万古如长夜。“对于人工智能,2022 年是有史以来最激动人心的一年。”微软首席技术官 Scott Stein 在近日的分享中说道,但他还自信地表示,“2023 年将是 AI 社…

以“开放同行评议”推动学术发展

来源:《中国社会科学报》图片来源:CFP同行评议是指同一领域的专家学者评议研究人员稿件,确定学术论文是否适合发表、提出意见的过程。同行评议一直是学术期刊出版的重要基石。然而,学术界关于同行评议中的偏见和不利影响的争论&am…

2022年,人工智能领域发展的七大趋势有哪些?

来源:福布斯官网美国《福布斯》网站在近日的报道中指出,尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响,但可以肯定的是,当时光的车轮到达2022年时,人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界,其将在…

DeepMind VS Meta:实现纳什均衡理性最优解,还是多人非零和博弈算法更强大?

大数据文摘转载自AI科技大本营编译 & 整理:杨阳记得豆瓣高分电影《美丽心灵》中的约翰纳什吗?作为获得诺贝尔经济学奖的数学家,纳什在博弈论、微分几何学,以及偏微分方程等各个领域都作出卓越贡献。为表彰他在非合作博弈理论中…

【萌味】小夕说,不了解动态空间增长的程序喵都是假喵(上)

小提示:小夕会将小屋的最新动态更新到小屋的布告栏哦,口令是【nb】(口令在订阅号主界面直接回复即可使用)。 小夕学了数据结构后,知道了链表、树、哈希表等数据结构与静态数组的固定容量不同,它们…