論文の概要: Realization of algorithmic identification of cause and effect in quantum correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10192v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 10:06:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 13:50:37.275607
• Title: Realization of algorithmic identification of cause and effect in quantum correlations
• Title（参考訳）: 量子相関における原因と効果のアルゴリズム同定の実現
• Authors: Zhao-An Wang, Yu Meng, Zheng-Hao Liu, Yi-Tao Wang, Shang Yu, Wei Liu, Zhi-Peng Li, Yuan-Ze Yang, Nai-Jie Guo, Xiao-Dong Zeng, Jian-Shun Tang, Chuan-Feng Li, and Guang-Can Guo
• Abstract要約: 相関の量子的観点は、ライヘンバッハの原理による制限を克服するという約束を持っている。 本研究では,2つの基本因果構造が生成する2量子統計相関を観測シナリオで同定するアルゴリズムを考案した。 この結果は、一般設定における量子因果性の研究の道を開くものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.164461672508711
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Causal inference revealing causal dependencies between variables from empirical data has found applications in multiple sub-fields of scientific research. A quantum perspective of correlations holds the promise of overcoming the limitation by Reichenbach's principle and enabling causal inference with only the observational data. However, it is still not clear how quantum causal inference can provide operational advantages in general cases. Here, we have devised a photonic setup and experimentally realized an algorithm capable of identifying any two-qubit statistical correlations generated by the two basic causal structures under an observational scenario, thus revealing a universal quantum advantage in causal inference over its classical counterpart. We further demonstrate the explainability and stability of our causal discovery method which is widely sought in data processing algorithms. Employing a fully observational approach, our result paves the way for studying quantum causality in general settings.
• Abstract（参考訳）: 実験データから変数間の因果関係を明らかにする因果推論は、科学研究の複数のサブフィールドに応用されている。 相関の量子的観点は、ライヒェンバッハの原理による限界を克服し、観測データのみを用いて因果推論を可能にすることを約束する。 しかし、量子因果推論が一般にどのように運用上の利点をもたらすかはまだ明らかではない。 そこで本研究では,2つの基本因果構造が生成する2量子ビットの統計相関を観測的シナリオで同定できるアルゴリズムを実験的に考案し,因果推論における因果推論の普遍的優位性を明らかにした。 さらに,データ処理アルゴリズムにおいて広く求められている因果探索法の説明可能性と安定性について述べる。 完全な観察的アプローチを用いて,量子因果関係を一般の設定で研究する方法を提案する。

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