論文の概要: Nonclassicality in correlations without causal order
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02565v1
- Date: Wed, 5 Jul 2023 18:04:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-07 16:21:25.014899
- Title: Nonclassicality in correlations without causal order
- Title（参考訳）: 因果順序のない相関の非古典性
- Authors: Ravi Kunjwal and Ognyan Oreshkov
- Abstract要約: 我々は、因果不等式を超えた相関関係の古典性-決定論的整合性-の概念を提案する。
この作品の重要な貢献は、因果不平等を超えた明示的な非古典主義の証人である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Causal inequalities are device-independent constraints on correlations
realizable via local operations under the assumption of definite causal order
between these operations. While causal inequalities in the bipartite scenario
require nonclassical resources within the process-matrix framework for their
violation, there exist tripartite causal inequalities that admit violations
with classical resources. The tripartite case puts into question the status of
a causal inequality violation as a witness of nonclassicality, i.e., there is
no a priori reason to believe that quantum effects are in general necessary for
a causal inequality violation. Here we propose a notion of classicality for
correlations--termed deterministic consistency--that goes beyond causal
inequalities. We refer to the failure of deterministic consistency for a
correlation as its antinomicity, which serves as our notion of nonclassicality.
Deterministic consistency is motivated by a careful consideration of the
appropriate generalization of Bell inequalities--which serve as witnesses of
nonclassicality for non-signalling correlations--to the case of correlations
without any non-signalling constraints. This naturally leads us to the
classical deterministic limit of the process matrix framework as the
appropriate analogue of a local hidden variable model. We then define a
hierarchy of sets of correlations--from the classical to the most
nonclassical--and prove strict inclusions between them. We also propose a
measure for the antinomicity of correlations--termed 'robustness of
antinomy'--and apply our framework in bipartite and tripartite scenarios. A key
contribution of this work is an explicit nonclassicality witness that goes
beyond causal inequalities, inspired by a modification of the Guess Your
Neighbour's Input (GYNI) game that we term the Guess Your Neighbour's Input or
NOT (GYNIN) game.
- Abstract（参考訳）: 因果不等式 (causal inequality) は、局所演算によって実現可能な相関に関するデバイス非依存の制約である。
バイパートイトのシナリオにおける因果不等式は、その違反のためにプロセス行列フレームワーク内の非古典的資源を必要とするが、古典的資源に対する違反を認める三部作不等式が存在する。
三部会の事件は、非古典性の証人としての因果不等式違反の状況、すなわち、因果不等式違反に量子効果が一般的に必要であると考える優先的な理由に疑問を呈する。
ここでは、因果不等式を超えた相関関係の古典性-決定論的整合性-の概念を提案する。
相関関係における決定論的整合性の失敗を、非古典性の概念として機能する反理性と呼ぶ。
決定論的整合性はベルの不等式(非シグナリング相関の非古典性の証人として機能する)の適切な一般化を慎重に検討することによる。
これは自然に、局所隠れ変数モデルの適切な類似物としてのプロセス行列フレームワークの古典的な決定論的極限をもたらす。
次に、古典から最も非古典的までの相関の集合の階層を定義し、それらの間の厳密な包含を証明する。
また,「反ノミーのロバストネス」と呼ばれる相関関係のアンチノミリティの尺度を提案し,この枠組みを二部的および三部的シナリオに適用する。
この作品の重要な貢献は、ギス・ユア・ニーバーの入力(GYNI)ゲーム(Guess Your Neighbour's Input、GYNIN)の修正にインスパイアされた、因果不平等を超えた明示的な非古典的な目撃者である。
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) - Fairness-Accuracy Trade-Offs: A Causal Perspective [58.06306331390586]
我々は、初めて因果レンズから公正性と正確性の間の張力を分析する。
因果的制約を強制することは、しばしば人口集団間の格差を減少させることを示す。
因果制約付きフェアラーニングのための新しいニューラルアプローチを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T11:19:52Z) - Tsirelson bounds for quantum correlations with indefinite causal order [4.162019309587634]
任意の因果不等式の違反を境界とする一般的な方法を提案する。
最大違反は一般に代数的最大値よりも小さいことを証明する。
驚くべきことに、任意の因果不等式の代数的最大化は、新しいタイプのプロセスによって達成できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T08:07:10Z) - Relating Wigner's Friend Scenarios to Nonclassical Causal Compatibility, Monogamy Relations, and Fine Tuning [0.7421845364041001]
LF no-go定理は因果モデリングの分野において重大な課題をもたらすことを示す。
非古典的因果モデルでは、No Fine-Tuning原則に違反することなくLF不等式違反を説明できないことが証明された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-22T16:32:39Z) - Classifying Causal Structures: Ascertaining when Classical Correlations
are Constrained by Inequalities [0.0]
本研究では,不等式制約を課す因果シナリオを検出する手法を開発した。
排他的等式制約を持つ多くのシナリオは、ヘンソン、ラル、プシーによって記述された条件によって検出できる。
我々は3つの因果的シナリオを全て解決することができ、HLP状態が実際は徹底的であるという証拠を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-04T15:23:55Z) - Invariant Causal Set Covering Machines [64.86459157191346]
決定木のようなルールベースのモデルは、解釈可能な性質のために実践者にアピールする。
しかし、そのようなモデルを生成する学習アルゴリズムは、しばしば刺激的な関連に弱いため、因果関係の洞察を抽出することが保証されていない。
Invariant Causal Set Covering Machines は、古典的集合被覆マシンアルゴリズムの拡張であり、二値ルールの結合/分離を可能とし、スプリアス関係を確実に回避する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-07T20:52:01Z) - Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown
Interventions [63.1354734978244]
本研究では, 因果表現学習, 潜伏因果変数を推定するタスク, およびそれらの変数の混合から因果関係を考察する。
我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-01T10:51:58Z) - Fairness and robustness in anti-causal prediction [73.693135253335]
分散シフトと公平性に対するロバストさは、機械学習モデルに必要な2つの重要なデシラタとして独立に現れている。
これら2つのデシダラタは関連しているように見えるが、実際にはその関連性はしばしば不明である。
この観点から見れば、共通フェアネス基準(分離)とロバストネスの共通概念との明確な関係を描いています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-20T02:41:17Z) - Causal Expectation-Maximisation [70.45873402967297]
ポリツリーグラフを特徴とするモデルにおいても因果推論はNPハードであることを示す。
我々は因果EMアルゴリズムを導入し、分類的表現変数のデータから潜伏変数の不確かさを再構築する。
我々は、反事実境界が構造方程式の知識なしにしばしば計算できるというトレンドのアイデアには、目立たずの制限があるように思える。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-04T10:25:13Z) - A Weaker Faithfulness Assumption based on Triple Interactions [89.59955143854556]
より弱い仮定として, 2$-adjacency faithfulness を提案します。
より弱い仮定の下で適用可能な因果発見のための音方向規則を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-27T13:04:08Z) - Anomalous non-classicality via correlative and entropic Bell
inequalities [0.0]
相関ベル不等式違反は,特定のパラメータ値に対する相関ベル不等式違反を伴わないことがわかった。
この異常は、古典的でないリソースの種類を正確に評価するのに役立ちます。
我々は、すべての非等価な運用パーティの割り当ての下で、古典的でないリソースを生み出す「エキゾチックな」タイプを特定します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-07T13:57:21Z)
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。