After stating the measurement problem, physicists usually assume the problem to be coming from the measurement part. Since classical probabilities also collapse when updating information, there is nothing special about quantum state collapse. I believe the problem comes from the unitary evolution part of quantum theory. The question we should be asking is not 'what happens during measurement?' but 'what is time?'. After discussing the problems with time evolution in quantum theory, we propose a new approach to interpret time and argue how it would emerge from the non-commutativity of quantum theory, assuming participatory realism. Its relation to the familiar mechanical or unitary notion of time is discussed. The subjectivity associated with the increasingly popular epistemic interpretations of quantum theory makes it look like it's a cure that's worse than the disease. We attempt to get objectivity back into quantum physics without resorting to the many worlds or other such interpretations.


翻译:描述测量问题后, 物理学家通常会认为问题来自测量部分。 由于古典概率在更新信息时也会崩溃, 量子国家崩溃并没有什么特殊之处。 我认为问题来自量子理论的单一进化部分。 我们应该问的问题不是“ 测量期间会发生什么? ” 而是“ 时间是什么? ” 。 在讨论量子理论的时间演变问题之后, 我们提出一种新的方法来解释时间, 并争论它如何从量子理论的非对等性中产生, 假设是参与性的现实主义。 讨论它与熟悉的机械或单一的时间概念的关系。 与量子理论日益流行的认知性解释相关的主观性使得它看起来是一种比疾病更糟糕的治疗方法。 我们试图在不诉诸许多世界或其他此类解释的情况下, 将客观性重新回到量子物理学中。

0
下载
关闭预览

相关内容

最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
88+阅读 · 2020年12月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月5日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Arxiv
7+阅读 · 2020年9月17日
Advances and Open Problems in Federated Learning
Arxiv
18+阅读 · 2019年12月10日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Universal Transformers
Arxiv
5+阅读 · 2019年3月5日
VIP会员
相关主题
相关VIP内容
最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
88+阅读 · 2020年12月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月5日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Arxiv
7+阅读 · 2020年9月17日
Advances and Open Problems in Federated Learning
Arxiv
18+阅读 · 2019年12月10日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Universal Transformers
Arxiv
5+阅读 · 2019年3月5日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员