論文の概要: Estimating the volumes of correlations sets in causal networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08574v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 22:35:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 18:05:23.069280
• Title: Estimating the volumes of correlations sets in causal networks
• Title（参考訳）: 因果ネットワークにおける相関集合の量の推定
• Authors: Giulio Camillo, Pedro Lauand, Davide Poderini, Rafael Rabelo, Rafael Chaves
• Abstract要約: ベルの定理におけるそれを超える因果関係は、非古典性の新しい種類や応用をもたらす可能性がある。 コミュニティでもっとも普及しているツールが,非古典的行動のかなりの部分を検出することができないことを示す。 また、推論における中心的なツールである利用介入が、非古典性を見極める能力を大幅に向上させることも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41942958779358674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal networks beyond that in the paradigmatic Bell's theorem can lead to new kinds and applications of non-classical behavior. Their study, however, has been hindered by the fact that they define a non-convex set of correlations and only very incomplete or approximated descriptions have been obtained so far, even for the simplest scenarios. Here, we take a different stance on the problem and consider the relative volume of classical or non-classical correlations a given network gives rise to. Among many other results, we show instances where the inflation technique, arguably the most disseminated tool in the community, is unable to detect a significant portion of the non-classical behaviors. Interestingly, we also show that the use of interventions, a central tool in causal inference, can enhance substantially our ability to witness non-classicality.
• Abstract（参考訳）: パラダイム的ベルの定理のそれを超える因果ネットワークは、非古典的行動の新しい種類や応用につながる可能性がある。 しかしながら、それらの研究は、非凸の相関集合を定義し、最も単純なシナリオであっても、非常に不完全あるいは近似的な記述しか得られていないという事実によって妨げられている。 ここでは、この問題に対して異なるスタンスをとり、与えられたネットワークが生み出す古典的あるいは非古典的相関の相対的な体積を考える。 その他の多くの結果の中で,コミュニティで最も普及しているツールであるインフレーション技術が,非古典的行動のかなりの部分を検出することができないことを示す。 また,因果推論の中心的なツールである介入を用いることで,非古典性を目撃する能力が大幅に向上することを示す。

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