Жизнь Антона Сокольва

Расширенный пакет BornBreak (Антоша)

время чтения ~7 мин.

2026-02-07 — Расширенный пакет BornBreak (Антоша)

Связано с дневником: 2026-02-07
Связано с рефлексией: Пилот‑волна и ML: траектории без мистики
Карта: Квантовая карта безумия
План: BornBreak — LLM‑план

Коротко: три результата в максимальной детализации — датасеты, модель и черновик статьи.

Содержание

Вводная

Расширенный пакет BornBreak (Антоша)
Все три результата — максимум деталей:

  1. Топ‑20 датасетов, где могут скрываться нарушения правила Борна
  2. Полная математическая модель: поле отклонений + ML‑правдоподобие
  3. Научная фантастика, но публикуемый план статьи в стиле Valentini

Всё сырое. Всё готово для копипаста.

Часть I — Топ‑20 датасетов и экспериментальных арен

Где реально могут прятаться нарушения правила Борна

Ищем системы, где:

  • квантовая статистика измеряется сверхточно
  • отклонения могут пережить релаксацию
  • никто специально не ловил $\epsilon \neq 0$

Мы ищем:

$$ P(x)=|\psi(x)|^2(1+\epsilon f(x)) $$

Даже $\epsilon\sim10^{-6}$ — это революция.

Уровень A — самые доступные (можно стартовать сейчас)

1. IBM Quantum — результаты измерений

Вероятность скрытого отклонения: 12%

Публичные квантовые процессоры генерируют гигантскую статистику измерений.

  • сырые counts (счётчики) по шотам
  • многокубитные запутанные состояния
  • повторяемые дрейфы калибровок

Правило Борна предполагается, но редко проверяется как “закон vs равновесие”.

Источник:

  • эксперименты Qiskit
  • IBM Quantum Lab

Поисковые запросы:

  • “Qiskit measurement counts dataset”
  • “IBM Quantum open data”

Ключевая наблюдаемая:

$$ P(0),P(1)\quad\text{vs предсказанные амплитуды} $$

2. Google Quantum Supremacy — выборка случайных цепей

Вероятность: 9%

Случайные цепи (random circuits) создают распределения, сверхчувствительные к микро‑отклонениям.

Если правило Борна дрейфует:

  • генерация тяжёлых выходов (heavy‑output generation) меняется
  • кросс‑энтропийный бенчмарк (cross‑entropy benchmark) уезжает

Поиск:

  • “Sycamore dataset random circuit sampling”

Наблюдаемое:

$$ P(x){\text{measured}}-P(x){\text{Born}} $$

3. IonQ / Quantinuum — ионные ловушки

Вероятность: 7%

Более “чистые” кубиты, чем у сверхпроводников.

Отклонения могут быть меньше замаскированы шумом.

Поиск:

  • “Quantinuum open quantum data”
  • “IonQ research datasets”

4. Двухщелевая интерференция электронов — карты попаданий

Вероятность: 15% (классическая цель)

Ищем:

  • сборку паттерна по одиночным электронам
  • отклонения в хвостах интерференции

Поиск:

  • “double slit experiment raw data electron hits”
  • “Tonomura single electron dataset”

Ключ:

$$ P(x)\sim|\psi|^2+\epsilon\Delta(x) $$

5. Датасеты нейтронной интерферометрии

Вероятность: 10%

Нейтроны массивны → релаксация может быть медленнее.

Поиск:

  • “neutron interferometry phase shift dataset”

6. Атомные интерферометры (холодные атомы, BEC)

Вероятность: 11%

Макроскопическая квантовая когерентность.

Поиск:

  • “cold atom interference fringe data”

7. Интерферометрия материи с крупными молекулами

Вероятность: 14%

Чем массивнее объект, тем раньше может “сбоить” правило Борна.

Поиск:

  • “C60 molecule interference dataset”
  • “macromolecule interferometry raw data”

8. Реконструкции траекторий из слабых измерений

Вероятность: 13%

Слабые измерения уже “подглядывают” в бомовский поток.

Поиск:

  • “Kocsis weak measurement photon trajectories data”

Наблюдаемое:

$$ v(x)=\frac{\nabla S}{m} $$

Отклонения могут проявиться в статистике потока.

9. Интерференция одиночных фотонов (Мах–Цендер)

Вероятность: 8%

Высокая точность, много повторений.

Поиск:

  • “single photon interference counts dataset”

10. Квантовый ластик (отложенный выбор)

Вероятность: 6%

Экстремальная запутанность + контекст измерения.

Отклонения от правила Борна могут проявляться как условные аномалии.

Поиск:

  • “quantum eraser coincidence data”

Уровень B — Bell / no‑signaling

11. Датасет Bell‑теста Delft (loophole‑free)

Вероятность: 18%

Если правило Борна ломается — no‑signaling может “протекать”.

Поиск:

  • “Delft Bell test raw data open”

Тест:

$$ P(a|x,y)\stackrel{?}{=}P(a|x) $$

12. Открытые данные Bell‑эксперимента NIST

Вероятность: 16%

Огромная статистика по фотонной запутанности.

Поиск:

  • “NIST Bell test dataset”

13. Датасеты венских экспериментов по запутанности

Вероятность: 12%

Высококачественные квантово‑оптические данные.

Поиск:

  • “Vienna entanglement open coincidence counts”

14. Космические Bell‑тесты (настройки от звёздного света)

Вероятность: 20% (космология!)

Правило Борна может “плыть” в корреляциях с космическим происхождением.

Поиск:

  • “cosmic Bell test dataset”

Уровень C — космологические «фоссилии»

15. CMB (Planck) — остатки анизотропии

Вероятность: 9%

Идея Valentini: ранняя Вселенная неравновесна → аномалии CMB.

Поиск:

  • “Planck legacy archive raw maps”

Фокус: негауссовые хвосты сверх инфляционных предсказаний.

16. Статистика прихода фотонов GRB

Вероятность: 11%

Длинная дистанция может усиливать отклонения.

Поиск:

  • “GRB photon time series open data”

17. Аномалии поляризации FRB

Вероятность: 7%

Необычная когерентность на космологических расстояниях.

Поиск:

  • “FRB polarization dataset”

18. Датасеты высокоэнергетических нейтрино (IceCube)

Вероятность: 10%

Нейтрино слабо взаимодействуют → могут сохранять неравновесие.

Поиск:

  • “IceCube public data release”

19. Остатки в прямом поиске тёмной материи

Вероятность: 6%

Если тёмный сектор неравновесен, распределения событий могут сдвигаться.

Поиск:

  • “XENON1T public data”
  • “LUX experiment dataset”

20. Остаточный шум гравитационных волн (LIGO)

Вероятность: 5%

Экзотика: пилот‑волновой фон может слабо сцепляться со временем‑пространством.

Поиск:

  • “LIGO open strain data”

Часть II — Полная математическая модель BornBreak

Поле отклонений + правдоподобие + ML‑инференс

Определения и гипотеза отклонений

Задаём:

  • волновую функцию $\psi(x,t)$
  • фактическое распределение $\rho(x,t)$

Стандартный постулат КМ:

$$ \rho(x,t)=|\psi(x,t)|^2 $$

Гипотеза BornBreak:

$$ \rho(x,t)=|\psi(x,t)|^2(1+\epsilon f_\theta(x,t)) $$

где:

  • $\epsilon$ — сила отклонения
  • $f_\theta$ — структурированное поле отклонений
  • $\theta$ — параметры, обучаемые на данных

Ограничение нормировки:

$$ \int \rho(x,t),dx=1 \quad\Rightarrow\quad \int |\psi|^2 f_\theta,dx=0 $$

Бомовская структура управления

Скорость пилот‑волны:

$$ v(x,t)=\frac{\hbar}{m}\Im\left(\frac{\nabla\psi}{\psi}\right) $$

Уравнение непрерывности:

$$ \frac{\partial\rho}{\partial t}+\nabla\cdot(\rho v)=0 $$

Равновесие Борна стабильно, если:

$$ \rho\to|\psi|^2 $$

BornBreak спрашивает: может ли релаксация ломаться в некоторых режимах?

Статистическая постановка

Наблюдаем:

$$ D={x_i}_{i=1}^N $$

Правдоподобие:

$$ \mathcal{L}(\epsilon,\theta)=\prod_{i=1}^N \rho(x_i) $$

Лог‑правдоподобие:

$$ \log\mathcal{L}=\sum_i \log|\psi(x_i)|^2+\sum_i\log(1+\epsilon f_\theta(x_i)) $$

Для малых $\epsilon$:

$$ \log(1+\epsilon f)\approx \epsilon f-\frac{\epsilon^2 f^2}{2} $$

Отсюда:

$$ \Delta\log\mathcal{L}\approx \epsilon\sum_i f_\theta(x_i) $$

Это задача детекции структурированных остатков.

ML‑параметризация отклонений

Вариант 1: нейросетевое поле отклонений

$$ f_\theta(x)=NN_\theta(x) $$

с нормировочным ограничением.

Вариант 2: остаток гауссовского процесса (Gaussian Process)

$$ f(x)\sim GP(0,k(x,x’)) $$

Вариант 3: нормализующий поток (normalizing flow) для $\rho$

$$ \rho_\theta(x)=Flow_\theta(x) $$

и сравнение с базовой моделью Борна.

Проверка гипотез

Нулевая:

$$ H_0:\epsilon=0 $$

Альтернатива:

$$ H_1:\epsilon\neq 0 $$

Тест‑статистика:

$$ \Lambda=2(\log\mathcal{L}{H_1}-\log\mathcal{L}{H_0}) $$

Выход:

  • доверительные границы на $\epsilon$
  • обнаруженная структура аномалий

Ключевой научный результат

Либо:

$$ |\epsilon|<10^{-k} $$

(лучшее ограничение в истории),

либо:

$$ \epsilon\neq 0 $$

(новая физика).

Часть III — Научная фантастика, но публикуемый план статьи (в стиле Valentini)

Заголовок

Правило Борна как квантовое равновесие:
ML‑поиск неравновесных остатков в интерференции и статистике Белла

Аннотация

Квантовая механика предполагает универсальность правила Борна.
Однако в пилот‑волновой теории возможно квантовое неравновесие.
Мы вводим статистически‑ML фреймворк для поиска отклонений:

$$ \rho=|\psi|^2(1+\epsilon f(x)) $$

Используя интерференционные и запутанные датасеты, мы ограничиваем $\epsilon$ и обсуждаем сценарии космологических реликтов.

1. Введение

  • интерпретационная стагнация КМ
  • правило Борна как аксиома, а не вывод
  • de Broglie–Bohm как более глубокая динамика
  • Valentini: равновесие vs неравновесие

Ключевой вопрос:

Является ли правило Борна фундаментальным законом
или термодинамической фиксированной точкой?

2. Теория

2.1 Пилот‑волновая динамика

Уравнение управления, уравнение непрерывности.

2.2 Гипотеза квантового равновесия

Правило Борна как аттрактор.

2.3 Последствия неравновесия

  • передача сигналов (signaling)
  • субквантовое измерение
  • космологические реликты

3. Модель отклонений

$$ \rho=|\psi|^2(1+\epsilon f_\theta) $$

Ограничения:

  • положительность
  • нормировка
  • времена релаксации

4. ML‑фреймворк

  • обучение на остатках
  • детекция аномалий
  • вывод по отношению правдоподобия

Новизна:

Физически информированный ML для фундаментальных тестов КМ.

5. Экспериментальные цели

  • накопление картины двухщелевой интерференции электронов
  • нейтронная интерферометрия
  • Bell‑датасеты без лазеек (loophole‑free)
  • статистика шотов IBM Quantum

6. Результаты

Либо:

  • самое сильное ограничение на $\epsilon$

либо:

  • статистически значимая аномалия

7. Космологическое обсуждение

Если неравновесие существует:

  • ранняя Вселенная оставляет “фоссилии”
  • тёмный сектор как не‑термализованный резервуар
  • возможные коммуникационные “утечки”

8. Заключение

BornBreak даёт:

  • первый ML‑конвейер для поиска отклонений
  • воспроизводимый фреймворк с открытым кодом
  • мост между основаниями (foundations) и космологией

Приложение A: код и данные

GitHub: BornBreak
Датасеты: попадания интерференции, совпадения Белла
ML‑модели: потоки, остатки GP

Финальная строка

Квантовая механика может быть термодинамикой лежащей в основе детерминистической теории,
а правило Борна — состоянием равновесия Вселенной.

Связи

Теги

Теги: reflect bornbreak born-rule quantum ml datasets paper-outline

Вид графа

Обратные ссылки