Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leggett-Garg-like Inequalities from a Correlation Matrix Construction

論文の概要: Leggett-Garg-like Inequalities from a Correlation Matrix Construction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09107v2
Date: Wed, 19 Apr 2023 21:31:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-21 16:32:27.457099
Title: Leggett-Garg-like Inequalities from a Correlation Matrix Construction
Title（参考訳）: 相関行列構成によるレゲットゲージ様不等式
Authors: Dana Ben Porath and Eliahu Cohen
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The Leggett-Garg Inequality (LGI) constrains, under certain fundamental assumptions, the correlations between measurements of a quantity Q at different times. Here we analyze the LGI, and propose similar but somewhat more elaborate inequalities, employing a technique that utilizes the mathematical properties of correlation matrices, which was recently proposed in the context of nonlocal correlations. We also find that this technique can be applied to inequalities that combine correlations between different times (as in LGI) and correlations between different locations (as in Bell inequalities). All the proposed bounds include additional correlations compared to the original ones and also lead to a particular form of complementarity. A possible experimental realization and some applications are briefly discussed.
Abstract（参考訳）: レゲット・ガーグ不等式 (leggett-garg inequality, lgi) は、ある基本的な仮定の下で異なる時間における量 q の測定間の相関を制約する。本稿では,lgiを解析し,非局所相関の文脈で最近提案された相関行列の数学的性質を利用する手法を用いて,類似するがやや精巧な不等式を提案する。また、この手法は(LGIのように)異なる時間間の相関と(ベルの不等式のように)異なる位置間の相関を組み合わせた不等式にも適用できる。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。実験的実現の可能性とその応用について概説する。

関連論文リスト

Refined Tsirelson Bounds on Multipartite Bell Inequalities [0.0]
我々は、Svetlichny と Mermin-Klyshko の不等式に関する洗練された Tsirelson (quantum) 境界を示す。我々は、我々の境界が既知の境界よりも厳密な具体的な例を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-23T19:44:45Z)
CausalConceptTS: Causal Attributions for Time Series Classification using High Fidelity Diffusion Models [1.068128849363198]
特定の分類結果に対する概念の因果効果を評価するための新しい枠組みを提案する。我々は、現状の拡散に基づく生成モデルを利用して、反現実的な結果を推定する。我々のアプローチは、これらの因果属性と、理論的にも経験的にも、密接に関連する関連属性を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-24T18:33:18Z)
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)
Nonparametric Partial Disentanglement via Mechanism Sparsity: Sparse Actions, Interventions and Sparse Temporal Dependencies [58.179981892921056]
この研究は、メカニズムのスパーシティ正則化(英語版)と呼ばれる、アンタングルメントの新たな原理を導入する。本稿では,潜在要因を同時に学習することで,絡み合いを誘発する表現学習手法を提案する。学習した因果グラフをスパースに規則化することにより、潜伏因子を復元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-10T02:38:21Z)
Hierarchy of correlation quantifiers comparable to negativity [1.0323063834827415]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-23T13:58:48Z)
Fundamental Limits and Tradeoffs in Invariant Representation Learning [99.2368462915979]
多くの機械学習アプリケーションは、2つの競合する目標を達成する表現を学習する。ミニマックスゲーム理論の定式化は、精度と不変性の基本的なトレードオフを表す。分類と回帰の双方において,この一般的かつ重要な問題を情報論的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-19T15:24:04Z)
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)
On Disentangled Representations Learned From Correlated Data [59.41587388303554]
相関データに対する最も顕著な絡み合うアプローチの挙動を解析することにより、現実のシナリオにギャップを埋める。本研究では,データセットの体系的相関が学習され,潜在表現に反映されていることを示す。また、トレーニング中の弱い監督や、少数のラベルで事前訓練されたモデルを修正することで、これらの潜伏相関を解消する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-14T12:47:34Z)
Pairwise Supervision Can Provably Elicit a Decision Boundary [84.58020117487898]
類似性学習は、パターンのペア間の関係を予測することによって有用な表現を引き出す問題である。類似性学習は、決定境界を直接引き出すことによって二項分類を解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-11T05:35:16Z)
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)

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。