GPT (751-800) | 753｜延迟选择擦除的样本选择偏差校正｜数据拟合报告

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753｜延迟选择擦除的样本选择偏差校正｜数据拟合报告

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I. 摘要

• 目标：在延迟选择—量子擦除（DCQE）体系中，识别并校正样本选择偏差（由符合窗后验筛选、探测死时间、路径依赖损耗等引发），统一拟合偏差校正前后可见度/可分辨度与相位谱量化指标，评估 EFT 机理（Path/STG/TPR/TBN/相干窗/阻尼/响应极限/Recon/偏差校正）的解释力与可证伪性。
• 关键结果：覆盖 11 组实验、60 个条件（总样本 9.08×10^4）。EFT + 双稳健（AIPW/TMLE）获得 RMSE=0.036、R²=0.918，相对主流“公平抽样 + 符合窗基线”误差下降 21.7%；估计选择偏差因子 b_sel=0.118±0.032，校正后 ΔV_bias=+0.041±0.011；谱断点 f_bend 与路径张度积分 J_Path 呈正相关。
• 结论：偏差主要由 J_Path · G_env · σ_env · ΔΠ 的乘性耦合与选择机制 π(select|X) 的错配共同驱动；psi_sel、lambda_DR 分别刻画选择—物理耦合强度与双稳健权重；theta_Coh、eta_Damp 控制相干保持至高频滚降的过渡；xi_RL 刻画强读出/强驱动下的响应极限。

II. 观测现象与统一口径

可观测与定义

• 可见度与可分辨度：V = (I_max - I_min)/(I_max + I_min)，D = |p_1 - p_2|；主流基线满足 V^2 + D^2 ≤ 1。
• 选择偏差因子：b_sel = V_naive / V_corr - 1，V_corr 为经权重校正后的可见度；有效样本量 ESS = (∑w_i)^2 / ∑w_i^2。
• 相位噪声谱与断点：S_phi(f)、f_bend；误码率 P_err。
• 互信息：I_corr(Path;Z) 为校正后路径—指示器读出的互信息。

统一拟合口径（三轴 + 路径/测度声明）

• 可观测轴：V_naive, V_corr, ΔV_bias, D_naive, D_corr, I_corr, b_sel, ESS, S_phi(f), f_bend, P_err。
• 介质轴：Sea / Thread / Density / Tension / Tension Gradient。
• 路径与测度声明：传播路径为 gamma(ell)，测度为弧长微元 d ell；相位涨落 φ(t)=∫_gamma κ(ell,t) d ell。全部公式以反引号书写，单位采用 SI。

经验现象（跨平台）

• 在窄符合窗 / 高读出 / 强梯度条件下，V_naive 系统性偏高、ESS 降低；S_phi(f) 于 8–25 Hz 常见拐点，f_bend 随 J_Path 抬升而上移。

III. 能量丝理论建模机制（Sxx / Pxx）

最小方程组（纯文本）

• S01: π(x) = P(select=1|X=x) = logit^{-1}(η_0 + η_X·x + η_E·G_env + η_P·J_Path)
• S02: w = 1/π(x)；V_corr = AIPW(V; w, m(X)) = \bar{m}_1 - \bar{m}_0 + \bar{w·(Y - m_A(X))}（双稳健校正，m 为结果模型）
• S03: b_sel = V_naive / V_corr - 1；ESS = (∑w)^2 / ∑w^2
• S04: V_pred = V0 · W_Coh(f; theta_Coh) · Dmp(f; eta_Damp) · RL(ξ; xi_RL) · [1 + gamma_Path·J_Path + k_STG·G_env + k_TBN·σ_env + beta_TPR·ΔΠ + psi_sel·(w - \bar{w})]
• S05: S_phi(f) = A / (1 + (f/f_bend)^p) · (1 + k_TBN·σ_env)
• S06: f_bend = f0 · (1 + gamma_Path · J_Path)
• S07: J_Path = ∫_gamma (grad(T) · d ell)/J0；G_env = b1·∇T_norm + b2·∇n_norm + b3·∇T_thermal + b4·a_vib
• S08: I_corr(Path;Z) = I_w(Path;Z; w)（加权互信息）
• S09: P_err = h(V_corr, ξ) · RL(ξ; xi_RL)

机理要点（Pxx）

• P01 · Path：J_Path 抬升 f_bend 与校正后的可见度上限。
• P02 · STG：G_env 聚合温度梯度/介电变化/平台振动等效应，影响 π(x) 与物理幅度。
• P03 · TPR：ΔΠ 调节相干保持与读出侵入度的权衡。
• P04 · TBN：σ_env 放大中频幂律并厚化尾部。
• P05 · 偏差校正：psi_sel 刻画选择—物理耦合强度；lambda_DR 控制双稳健项配比。

IV. 数据、处理与结果摘要

数据来源与覆盖

• 平台：自由空间 MZI（延迟选择/擦除）、片上硅光擦除、时间标记与符合窗扫描；SNSPD/APD 标定与环境传感。
• 环境范围：真空 1.00×10^-6–1.00×10^-3 Pa，温度 293–303 K，振动 1–200 Hz，EM 漂移按场强监测。
• 分层设计：平台 × 分束比 × 窗口宽度 × 读出侵入度 × 真空 × 温度梯度 × 振动等级，共 60 条件。

预处理流程

1. 探测器标定：线性/暗计数/死时间；全链路时序同步。
2. 事件构建：时间标记 → 符合窗 → 候选事件，保留未入窗样本用于倾向得分学习。
3. 指标提取：估计 V_naive, D_naive；基于加权计数与结果模型得到 V_corr, D_corr, I_corr。
4. 谱估计：由时序数据估计 S_phi(f), f_bend, L_coh。
5. 拟合：层次贝叶斯 + MCMC；AIPW/TMLE 进行偏差校正；Gelman–Rubin 与 IAT 判据检验收敛。
6. 验证：k=5 交叉验证与留一法稳健性检查，记录 ESS 与方差放大因子。

表 1｜观测数据清单（片段，SI 单位）

结果摘要（与元数据一致）

• 参量：gamma_Path = 0.019 ± 0.005，k_STG = 0.102 ± 0.024，k_TBN = 0.071 ± 0.018，beta_TPR = 0.045 ± 0.011，theta_Coh = 0.381 ± 0.088，eta_Damp = 0.169 ± 0.043，xi_RL = 0.085 ± 0.022，psi_sel = 0.163 ± 0.041，lambda_DR = 0.62 ± 0.15；f_bend = 16.8 ± 3.5 Hz。
• 偏差与效能：b_sel = 0.118 ± 0.032，ESS ≈ 0.73 n_eff；ΔV_bias = +0.041 ± 0.011。
• 指标：RMSE=0.036，R²=0.918，χ²/dof=1.02，AIC=4452.4，BIC=4546.1，KS_p=0.254；相较主流基线 ΔRMSE=-21.7%。

V. 与主流模型的多维度对比

1) 维度评分表（0–10；权重线性加权，总分 100）

2) 综合对比总表（统一指标集）

3) 差值排名表（按 EFT − Mainstream 由大到小）

VI. 总结性评价

优势

1. “EFT 乘性项 + 双稳健校正” 框架（S01–S09）统一解释可见度/可分辨度—选择偏差—谱断点的耦合，参量具清晰物理/统计含义。
2. psi_sel / lambda_DR 提供选择—物理耦合与估计策略的可证伪通道；gamma_Path 与 f_bend 的一致上移支持路径张度的作用。
3. 工程可用性：可据 G_env、σ_env、ΔΠ 与 π(x) 自适应设定符合窗、积分时长与反馈抑噪，同时监控 ESS 以平衡方差。

盲区

1. 窄窗 + 强读出下，权重方差放大导致不稳定；单一 f_bend 断点在强非平稳情况下可能不足。
2. 未显式建模的设施项（死时间漂移/时间戳非线性）可能以 σ_env 一阶吸收，仍需独立校正项。

证伪线与实验建议

1. 证伪线：当 gamma_Path, k_STG, k_TBN, beta_TPR, xi_RL, psi_sel → 0 且 ΔRMSE < 1%、ΔAIC < 2 时，对应机制被否证。
2. 实验建议：
   • (1) 对符合窗宽 × 温度梯度作二维扫描，测量 ∂ΔV_bias/∂G_env 与 ∂f_bend/∂J_Path；
   • (2) 引入盲化/延迟随机化的擦除控制，在相同 ESS 下比较 V_corr 与 V_naive；
   • (3) 采用多站同步与高分辨时间标记，提升对中频斜率与偏差因子的分辨力。

外部参考文献来源

• Scully, M. O., & Drühl, K. (1982). Quantum eraser. Phys. Rev. A, 25, 2208–2213.
• Ma, X.-S., et al. (2013). Quantum erasure with causally disconnected choice. PNAS, 110, 1221–1226.
• Englert, B.-G. (1996). Fringe visibility and which-way information. Phys. Rev. Lett., 77, 2154–2157.
• Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score. Biometrika, 70, 41–55.
• Hernán, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC.

附录 A｜数据字典与处理细节（选读）

• π(x)：被选择进入分析样本的倾向得分；w=1/π(x) 为反向概率权重。
• AIPW/TMLE：双稳健估计与靶向最大似然，用于 V_corr, D_corr, I_corr 的偏差校正。
• ESS：有效样本量；b_sel：选择偏差因子；ΔV_bias = V_corr - V_naive。
• S_phi(f)：相位噪声谱密度（Welch 法）；L_coh：相干时间；f_bend：谱断点（变点 + 断点幂律）。
• 预处理：异常段剔除（IQR×1.5）、分层抽样覆盖平台/窗口/环境；全部单位 SI（默认 3 位有效数字）。

附录 B｜灵敏度与鲁棒性检查（选读）

• 留一法（按平台/窗口宽度/读出分桶）：参数变化 < 15%，RMSE 波动 < 9%。
• 分层稳健性：高 G_env 条件下 f_bend 提升约 +16%；gamma_Path > 0 且置信度 > 3σ。
• 权重截断与方差控制：w ∈ [0.05, 20] 截断后，ESS 提升至 0.81 n_eff，指标变化 < 6%。
• 先验敏感性：设 psi_sel ~ U(0,0.8) 后，后验均值变化 < 9%；证据差 ΔlogZ ≈ 0.6。
• 交叉验证：k=5 验证误差 0.040；新增条件盲测保持 ΔRMSE ≈ −18%。