論文の概要: Hierarchy of correlation quantifiers comparable to negativity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11887v2
- Date: Wed, 9 Feb 2022 11:05:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 02:05:08.541045
- Title: Hierarchy of correlation quantifiers comparable to negativity
- Title(参考訳): 相関量化器の階層性は負性に匹敵する
- Authors: Ray Ganardi, Marek Miller, Tomasz Paterek, Marek \.Zukowski
- Abstract要約: 我々は,距離に基づく構造を持つ相関尺度の族として,負性(negativity)を定めている。
この研究は、同時に比較可能で計算可能な相関測度への一歩である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0323063834827415
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum systems generally exhibit different kinds of correlations. In order
to compare them on equal footing, one uses the so-called distance-based
approach where different types of correlations are captured by the distance to
different sets of states. However, these quantifiers are usually hard to
compute as their definition involves optimization aiming to find the closest
states within the set. On the other hand, negativity is one of the few
computable entanglement monotones, but its comparison with other correlations
required further justification. Here we place negativity as part of a family of
correlation measures that has a distance-based construction. We introduce a
suitable distance, discuss the emerging measures and their applications, and
compare them to relative entropy-based correlation quantifiers. This work is a
step towards correlation measures that are simultaneously comparable and
computable.
- Abstract(参考訳): 量子系は一般に異なる種類の相関を示す。
同じ足場で比較するために、異なる種類の相関が異なる状態の集合から異なる状態への距離によって捕捉されるいわゆる距離ベースアプローチを用いる。
しかしながら、これらの量化器は定義が集合内で最も近い状態を見つけるための最適化を伴うため、計算が難しい。
一方、ネガティビティは数少ない計算可能な絡み合いモノトンの一つであるが、他の相関との比較はさらなる正当化を必要とした。
ここでは、距離に基づく構成を持つ相関尺度の族の一部として、負性を置く。
我々は,適切な距離を導入し,新しい測度とその応用について議論し,相対エントロピーに基づく相関量化器と比較する。
この研究は、同時に比較可能で計算可能な相関測度への一歩である。
関連論文リスト
- Separation-based distance measures for causal graphs [15.37737222790121]
最先端因果探索法は単一の因果グラフを出力するのではなく、それらの等価クラス(MEC)を出力する。
本稿では,分離距離の差が評価に適さないような距離の付加的な測定法を提案する。
我々は,既存の比較指標の違いを明らかにする実験と,おもちゃの例を用いて理論的解析を補完する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T15:36:53Z) - Applications of flow models to the generation of correlated lattice QCD ensembles [69.18453821764075]
機械学習された正規化フローは、格子量子場理論の文脈で、異なる作用パラメータで格子ゲージ場の統計的に相関したアンサンブルを生成するために用いられる。
本研究は,これらの相関を可観測物の計算における分散低減に活用する方法を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T18:33:52Z) - Leggett-Garg-like Inequalities from a Correlation Matrix Construction [0.0]
我々は、Leggett-Garg不等式(LGI)を分析し、類似しているがより精巧な不等式を提案する。
提案されたすべての境界は、元の境界よりも追加の相関を含み、また特定の相補性をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-16T06:44:05Z) - Statistical Efficiency of Score Matching: The View from Isoperimetry [96.65637602827942]
本研究では, スコアマッチングの統計的効率と推定される分布の等尺性との間に, 密接な関係を示す。
これらの結果はサンプル状態と有限状態の両方で定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-03T06:09:01Z) - Kernel distance measures for time series, random fields and other
structured data [71.61147615789537]
kdiffは、構造化データのインスタンス間の距離を推定するためのカーネルベースの新しい尺度である。
これはインスタンス間の自己類似性と交差類似性の両方を考慮し、距離分布の低い定量値を用いて定義される。
kdiffをクラスタリングと分類問題のための距離尺度として用いた分離性条件について,いくつかの理論的結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-29T22:54:17Z) - A Statistical Analysis of Summarization Evaluation Metrics using
Resampling Methods [60.04142561088524]
信頼区間は比較的広く,信頼性の高い自動測定値の信頼性に高い不確実性を示す。
多くのメトリクスはROUGEよりも統計的改善を示していないが、QAEvalとBERTScoreという2つの最近の研究は、いくつかの評価設定で行われている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-31T18:28:14Z) - Learning to Decouple Relations: Few-Shot Relation Classification with
Entity-Guided Attention and Confusion-Aware Training [49.9995628166064]
本稿では,2つのメカニズムを備えたモデルであるCTEGを提案する。
一方、注意を誘導するEGA機構を導入し、混乱を引き起こす情報をフィルタリングする。
一方,コンフュージョン・アウェア・トレーニング(CAT)法は,関係の識別を明示的に学習するために提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-21T11:07:53Z) - Multipartite Optimized Correlation Measures and Holography [8.594140167290098]
単調性条件を満たす状態のすべての可浄化性に対して、最適化された相関測度、エントロピーの線形結合を最小化することに焦点を当てる。
本稿では,これらの量を導出し,対称最適化された相関尺度のメナジェリーを構築する方法を提案する。
いくつかの相関測度は積状態のみに消え、したがって古典的相関と量子的相関の両方を定量化する。
次に,曲面対応によって動機付けられた手法を用いて,相関測度をバルク面の線形結合としてホログラフ双対を構成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-22T18:00:01Z) - Machine learning for causal inference: on the use of cross-fit
estimators [77.34726150561087]
より優れた統計特性を得るために、二重ローバストなクロスフィット推定器が提案されている。
平均因果効果(ACE)に対する複数の推定器の性能評価のためのシミュレーション研究を行った。
機械学習で使用する場合、二重確率のクロスフィット推定器は、バイアス、分散、信頼区間のカバレッジで他のすべての推定器よりも大幅に優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-21T23:09:55Z) - Quantum correlations in time [2.0373030742807545]
異なるアプローチの時間における量子相関について検討する。
経路積分形式論における振幅重み付き相関を除いて、異なるアプローチにおける時間的相関は同じまたは操作的に等価である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-24T18:53:00Z) - Correlance and Discordance: Computable Measures of Nonlocal Correlation [0.0]
離散多部量子系に対する非局所相関の6つの新しい尺度を提案する。
相関は、全ての純粋な状態と混合状態に対して正確に計算可能である。
統計と確率はまだ計算できない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-09T06:18:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。