Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Liang Information Flow as Causation Quantifier

論文の概要: Quantum Liang Information Flow as Causation Quantifier

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00197v3
Date: Sun, 20 Feb 2022 19:49:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-02 17:13:48.261289
Title: Quantum Liang Information Flow as Causation Quantifier
Title（参考訳）: Causation Quantifierとしての量子Liang情報フロー
Authors: Bin Yi and Sougato Bose
Abstract要約: リーグ情報フロー(英: Liang information flow)は、古典的ネットワーク理論において、因果関係の定量化に広く用いられる量である。我々は、von-Neumannエントロピーを用いて、量子領域へのLiang情報フローを一般化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Liang information flow is a quantity widely used in classical network theory to quantify causation, and has been applied widely, for example, to finance and climate. The most striking aspect here is to freeze/subtract a certain node of the network to ascertain its causal influence to other nodes of the network. Such an approach is yet to be applied to quantum network dynamics. Here we generalize Liang information flow to the quantum domain using the von-Neumann entropy. Using that we propose to assess the relative importance of various nodes of a network to causally influence a target node. We exemplify the application by using small quantum networks.
Abstract（参考訳）: 梁情報流は古典的ネットワーク理論において因果関係を定量化するために広く用いられている量であり、例えば金融や気候に広く適用されている。ここでもっとも注目すべき点は、ネットワークの特定のノードを凍結・縮小して、ネットワークの他のノードに対する因果的影響を確かめることである。このようなアプローチは量子ネットワーク力学には適用されていない。ここでは、von-Neumannエントロピーを用いて、Liang情報の流れを量子領域に一般化する。そこで本研究では,対象ノードに因果的に影響を及ぼすネットワークの各種ノードの相対的重要性を評価する。我々は、小さな量子ネットワークを用いてアプリケーションを例示する。

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