Предел Гейзенберга уточнили

Международная группа исследователей из Польши и Австралии доказала, что для квантовых приложений и других практических нужд правильнее использовать предел Гейзенберга, скорректированный на π. Об этом ученые написали в Physics Review Letters.

Одним из краеугольных камней квантовой теории является фундаментальный предел точности, с которым мы можем знать определенные пары физических величин, такие как координата и импульс. Для обработки квантовой информации ученые пользуются пределом Гейзенберга, который устанавливает ограничения на такие величины, как время, энергия и фаза в интерферометрических измерениях. Это выражение устанавливает фундаментальный предел точности измерений квантовых величин.

Предел Гейзенберга, который использовался до сих пор, был основан на «частотном» подходе, при котором только повторяющиеся случайные события понимаются как имеющие вероятности. При этом исключаются фиксированные, но неизвестные значения параметров. В результате при применении этого подхода к фиксированным, но неизвестным физическим величинам измерение будет точным только на бесконечно малой окрестности точного значения измеряемой величины. Но этого недостаточно для проведения современных точных измерений.

Поэтому, чтобы сделать предел Гейзенберга более точным, исследовательская группа использовала байесовский подход. Согласно ему вероятность представляет собой неопределенность любого события или гипотезы, и приписывает ему заданное распределение вероятности, которое описывает рассматриваемую физическую величину.

Исследователи уточнили ранее созданную модель, чтобы сделать конечное значение заранее неизвестным, так как первая версия теории делала конечное значение известным уже в самом начале. Они также смогли исключить некоторые нефизические априорные функции, такие как δ-функция Дирака, что могло привести к слишком высокой точности.

Таким образом, ученые пришли к выводу, что предел Гейзенберга необходимо скорректировать на π. К этому ранее приходили и другие научные группы, но с использованием других, менее точных подходов.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.