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Classical and quantum reverse processes through Bayesian inference
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AI
DOI：10.1142/S0219749925300049.png)
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摘要
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可逆性是物理学和信息论的核心，连接了熵、效率和信息恢复。然而，反向过程的定义一直具有情境特定性，依赖于物理假设而非通用框架。本研究利用贝叶斯推断开发了一种反向过程的通用方法，并通过贝叶斯法则和佩茨恢复映射进行形式化。我们首先展示这些工具如何在恢复传统反向概念的同时产生新见解，并通过准概率表示证明佩茨转置是贝叶斯法则的量子类比。随后，我们将贝叶斯可逆性与基于扩展的方法进行比较，通过相关性的作用证明其等价性。这促成了桌面时间可逆过程的概念，即相关性可忽略的特殊情况。除核心结果外，我们将这些方法应用于涨落关系、量子热力学操作和洛施密特悖论，并反思其对时间哲学的启示。总之，贝叶斯推断为跨物理学和信息论定义与分析（不）可逆性提供了情境无关的基础。
Keyword:
Irreversibility
quantum information
Bayesian inference
time-reversal symmetry
quasiprobability
statistical physics
foundations of physics
期刊
IF:
0.8
论文数:
55
被引数:
1.3K
机构
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