論文の概要: On the Validity of the Weak Value Approximation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10397v1
- Date: Sat, 16 Dec 2023 09:50:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 16:38:03.557508
- Title: On the Validity of the Weak Value Approximation
- Title（参考訳）: 弱値近似の妥当性について
- Authors: Benjamin No\"e Bauml
- Abstract要約: 弱値近似は35年間使われてきたが、まだ完全に導出されてはいない。
私はこのギャップを埋め、フォン・ノイマンとクビットプローブモデルの下での弱値近似を導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The weak value approximation has been in use for thirty-five years, but it
has not as of yet received a truly complete derivation, leaving its
mathematical validity in a state of limbo. Herein, I fill this gap, deriving
the weak value approximation under the von Neumann and qubit probe models. Not
only does this provide a level of mathematical support to the weak value
approximation not attained in previous works, but the techniques demonstrated
in the process might be usable by others to forge similar derivations for
alternative models, thus teasing the possibility of even broader validation in
the future.
- Abstract（参考訳）: 弱値近似は35年間使われてきたが、まだ真に完全な導出を受けておらず、数学的な妥当性は手足の状態に残されている。
ここで、このギャップを埋め、フォン・ノイマンおよびクビットプローブモデルの下での弱値近似を導出する。
これは、前回の研究で達成されなかった弱値近似に対する数学的支援を提供するだけでなく、この方法で証明された手法は、別のモデルに対して同様の導出を強制するために他の者が利用できるかもしれないため、将来さらに幅広い検証の可能性を見いだすことができる。
関連論文リスト
- Enabling Uncertainty Estimation in Iterative Neural Networks [49.56171792062104]
本研究では,アンサンブルのような手法よりもはるかに低い計算コストで最先端の見積もりを提供する不確実性推定手法を開発する。
航空画像における道路検出と2次元および3次元形状の空力特性の推定という2つの応用領域に組み込むことで,その実用的価値を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T13:06:31Z) - On the Last-Iterate Convergence of Shuffling Gradient Methods [21.865728815935665]
対象値に関して勾配法をシャッフルする際の最終点収束率を初めて証明する。
我々の結果は、(ほぼ)既存のラストイテレートの下限と一致するか、あるいは、平均的なイテレートの前の最高の上限と同速である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-12T15:01:17Z) - Model Merging by Uncertainty-Based Gradient Matching [70.54580972266096]
ミスマッチを減らすことで性能を改善するための不確実性に基づく新しいスキームを提案する。
我々の新しい手法は、大きな言語モデルと視覚変換器に一貫した改善をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-19T15:02:45Z) - Closing the Curious Case of Neural Text Degeneration [91.22954750742183]
トラニケートサンプリングの有効性を理論的に説明する。
モデルエラーの既知の源であるソフトマックスボトルネックを利用して、特定のトークンが真の確率がゼロでないことを示す。
提案手法は,低エントロピーテキスト生成におけるしきい値ベースよりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T23:16:25Z) - Making Substitute Models More Bayesian Can Enhance Transferability of
Adversarial Examples [89.85593878754571]
ディープニューラルネットワークにおける敵の例の転送可能性は多くのブラックボックス攻撃の欠如である。
我々は、望ましい転送可能性を達成するためにベイズモデルを攻撃することを提唱する。
我々の手法は近年の最先端を大きなマージンで上回る。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-10T07:08:13Z) - The Implicit Delta Method [61.36121543728134]
本稿では,不確実性のトレーニング損失を無限に正規化することで機能する,暗黙のデルタ法を提案する。
有限差分により無限小変化が近似された場合でも, 正則化による評価の変化は評価推定器の分散に一定であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-11T19:34:17Z) - On Parameter Estimation in Unobserved Components Models subject to
Linear Inequality Constraints [0.0]
多変量ガウス密度を用いた非標準密度の近似法を提案する。
提案手法は, 最終トレンド推定における既存近似法と同程度に有効であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-23T05:58:19Z) - Non-asymptotic analysis and inference for an outlyingness induced
winsorized mean [0.0]
本稿では,平均の下位ゲージ推定器のロバスト性について検討する。
いずれも、データ中の25%以上の汚染に耐えられないことが明らかになった。
また、最高の堅牢性を有するアウトライン性誘起Winsorized平均も導入しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-05T21:35:24Z) - Efficient Ensemble Model Generation for Uncertainty Estimation with
Bayesian Approximation in Segmentation [74.06904875527556]
アンサンブルセグメンテーションモデルを構築するための汎用的で効率的なセグメンテーションフレームワークを提案する。
提案手法では,層選択法を用いて効率よくアンサンブルモデルを生成することができる。
また,新たな画素単位の不確実性損失を考案し,予測性能を向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-21T16:08:38Z)
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。