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Pour les biologistes suffisamment formés en mathématiques, mais sans connaissances en physique, nous pouvons recommander un livre (Khrennikov, 2016a<ref>Khrennikov A. Probability and Randomness: Quantum Versus Classical Imperial College Press (2016)</ref>) combinant les présentations de CP et QP avec une brève introduction au formalisme quantique, y compris la théorie des instruments quantiques et les probabilités conditionnelles.
Pour les biologistes suffisamment formés en mathématiques, mais sans connaissances en physique, nous pouvons recommander un livre (Khrennikov, 2016a<ref>Khrennikov A. Probability and Randomness: Quantum Versus Classical Imperial College Press (2016)</ref>) combinant les présentations de CP et QP avec une brève introduction au formalisme quantique, y compris la théorie des instruments quantiques et les probabilités conditionnelles.
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Latest revision as of 19:38, 8 April 2023

Observations

Dans les manuels de mécanique quantique, il est communément souligné que la principale caractéristique distinctive de la théorie quantique est la présence d'observables incompatibles. Rappelons que deux observables et  sont incompatibles s'il est impossible de leur attribuer des valeurs conjointement. Dans le modèle probabiliste, cela conduit à l'impossibilité de déterminer leur distribution de probabilité conjointe (JPD). Les exemples de base d'observables incompatibles sont la position et la quantité de mouvement d'un système quantique, ou les projections de spin (ou de polarisation) sur différents axes. Dans le formalisme mathématique, l'incompatibilité est décrite comme la non-commutativité des opérateurs hermitiens et représentant les observables, c'est-à-dire

Nous nous référons ici au modèle original et toujours fondamental et largement utilisé des observables quantiques, Von Neumann 1955[1] (Section 3.2).


L'incompatibilité-non-commutativité est largement utilisée en physique quantique et les observables physiques de base, comme par exemple les projections de position et d'impulsion, de spin et de polarisation, sont traditionnellement représentées dans ce paradigme, par des opérateurs hermitiens. Nous pointons également de nombreuses applications de cette approche à la cognition, à la psychologie, à la prise de décision (Khrennikov, 2004a,[2] Busemeyer et Bruza, 2012,[3] Bagarello, 2019[4]) (voir notamment l'article (Bagarello et al., 2018[5]) qui est consacré à la quantification de la Relations d'incertitude de Heisenberg dans la prise de décision). Pourtant, ce n'est peut-être pas assez général pour notre objectif - à la modélisation de type quantique en biologie, aucun type de biostatistique non classique ne peut être facilement délégué au modèle d'observations de von Neumann. Par exemple, même des effets cognitifs très basiques ne peuvent pas être décrits d'une manière cohérente avec le modèle d'observation standard (Khrennikov et al., 2014,[6] Basieva et Khrennikov, 2015[7]).

Nous explorerons une théorie plus générale des observations basées sur des instruments quantiques (Davies et Lewis, 1970,[8] Davies, 1976,[9] Ozawa, 1984,[10] Yuen, 1987,[11] Ozawa, 1997,[12] Ozawa, 2004,[13] Okamura et Ozawa, 2016[14]) et trouverons des outils utiles pour applications à la modélisation des effets cognitifs (Ozawa et Khrennikov, 2020a,[15] Ozawa et Khrennikov, 2020b[16]). Nous discuterons de cette question dans la section 3 et l'illustrerons avec des exemples tirés de la cognition et de la biologie moléculaire dans les sections 6, 7. Dans le cadre de la théorie des instruments quantiques, le point crucial n'est pas la commutativité vs la non-commutativité des opérateurs représentant symboliquement des observables, mais la forme mathématique de la transformation d'état résultant de l'action inverse de l'(auto-)observation. Dans l'approche standard, cette transformation est donnée par une projection orthogonale sur le sous-espace des vecteurs propres correspondant à la sortie de l'observation. C'est le postulat de projection. Dans la théorie des instruments quantiques, les transformations d'état sont plus générales.

Le calcul des instruments quantiques est étroitement couplé à la théorie des systèmes quantiques ouverts (Ingarden et al., 1997[17]), systèmes quantiques interagissant avec les environnements. Nous remarquons que dans certaines situations, les systèmes physiques quantiques peuvent être considérés comme (au moins approximativement) isolés. Cependant, les biosystèmes sont fondamentalement ouverts. Comme l'a souligné Schrödinger (1944),[18] un biosystème complètement isolé est mort. Ce dernier explique pourquoi la théorie des systèmes quantiques ouverts et, en particulier, le calcul des instruments quantiques jouent le rôle fondamental dans les applications à la biologie, en tant qu'appareil mathématique de la biologie de l'information quantique (Asano et al., 2015a[19]).

Dans le cadre de la théorie des systèmes quantiques ouverts, nous modélisons l'évolution épigénétique (Asano et al., 2012b,[20] Asano et al., 2015b[21]) (Sections 9, 11.2) et la performance des fonctions psychologiques (cognitives) réalisées par le cerveau (Asano et al., 2011,[22] Asano et al., 2015b,[21] Khrennikov et al., 2018[23]) (Sections 10, 11.3).

Pour les biologistes suffisamment formés en mathématiques, mais sans connaissances en physique, nous pouvons recommander un livre (Khrennikov, 2016a[24]) combinant les présentations de CP et QP avec une brève introduction au formalisme quantique, y compris la théorie des instruments quantiques et les probabilités conditionnelles.

  1. ↑ Von Neumann J. Mathematical Foundations of Quantum Mechanics Princeton Univ. Press, Princeton, NJ, USA (1955)
  2. ↑ Khrennikov A. Information Dynamics in Cognitive, Psychological, Social, and Anomalous Phenomena, Ser.: Fundamental Theories of Physics, Kluwer, Dordreht(2004)
  3. ↑ Busemeyer J., Bruza P. Quantum Models of Cognition and Decision Cambridge Univ. Press, Cambridge(2012)
  4. ↑ Bagarello F. Quantum Concepts in the Social, Ecological and Biological Sciences Cambridge University Press, Cambridge (2019)
  5. ↑ Bagarello F., Basieva I., Pothos E.M., Khrennikov A. Quantum like modeling of decision making: Quantifying uncertainty with the aid of heisenberg-robertson inequality J. Math. Psychol., 84 (2018), pp. 49-56
  6. ↑ Khrennikov A., Basieva I., DzhafarovE.N., Busemeyer J.R. Quantum models for psychological measurements: An unsolved problem. PLoS One, 9 (2014), Article e110909
  7. ↑ Basieva I., Khrennikov A. On the possibility to combine the order effect with sequential reproducibility for quantum measurements Found. Phys., 45 (10) (2015), pp. 1379-1393
  8. ↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :3
  9. ↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :4
  10. ↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :5
  11. ↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :6
  12. ↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :7
  13. ↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :8
  14. ↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :9
  15. ↑ Ozawa M., Khrennikov A. Application of theory of quantum instruments to psychology: Combination of question order effect with response replicability effect Entropy, 22 (1) (2020), pp. 37.1-9436
  16. ↑ Ozawa M., Khrennikov A. Modeling combination of question order effect, response replicability effect, and QQ-equality with quantum instruments (2020)
  17. ↑ Ingarden R.S., Kossakowski A., Ohya M. Information Dynamics and Open Systems: Classical and Quantum Approach Kluwer, Dordrecht (1997)
  18. ↑ Schrödinger E. What Is Life? Cambridge university press, Cambridge (1944)
  19. ↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :1
  20. ↑ Asano M., Basieva I., Khrennikov A., Ohya M., Tanaka Y., Yamato I. Towards modeling of epigenetic evolution with the aid of theory of open quantum systems AIP Conf. Proc., 1508 (2012), p. 75 https://aip.scitation.org/doi/abs/10.1063/1.4773118
  21. ↑ 21.0 21.1 Asano M., Khrennikov A., Ohya M., Tanaka Y., Yamato I. Quantum Adaptivity in Biology: From Genetics To Cognition Springer, Heidelberg-Berlin-New York(2015)
  22. ↑ Asano M., Ohya M., Tanaka Y., BasievaI., Khrennikov A. Quantum-like model of brain’s functioning: decision making from decoherence J. Theor. Biol., 281 (1) (2011), pp. 56-64
  23. ↑ Cite error: Invalid <ref> tag; no text was provided for refs named :0
  24. ↑ Khrennikov A. Probability and Randomness: Quantum Versus Classical Imperial College Press (2016)
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