論文の概要: Probability vector representation of the Schrödinger equation and Leggett-Garg type experiments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16281v2
- Date: Tue, 21 May 2024 10:33:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 18:51:19.399327
- Title: Probability vector representation of the Schrödinger equation and Leggett-Garg type experiments
- Title(参考訳): シュレーディンガー方程式の確率ベクトル表現とLeggett-Garg型実験
- Authors: Masahiro Hotta, Sebastian Murk,
- Abstract要約: レゲット=ガーグの不等式は、マクロ的リアリズムの原理に基づくシステムの時間的相関に縛られる。
そこで本研究では,Schr"odinger方程式の確率ベクトル表現を用いて,一般的な$N$レベルの量子系の力学を記述する手法を提案する。
また,非可換オブザーバブルの確率分布について,NSIT(No-signaling in Time)という正確な概念を定義した。
- 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: Leggett-Garg inequalities place bounds on the temporal correlations of a system based on the principles of macroscopic realism $\textit{per se}$ and noninvasive measurability. Their conventional formulation relies on the ensemble-averaged products of observables measured at different instants of time. However, a complete description that enables a precise understanding and captures all physically relevant features requires the study of probability distributions associated with noncommuting observables. In this article, we propose a scheme to describe the dynamics of generic $N$-level quantum systems ("qudits") via a probability vector representation of the Schr\"odinger equation and define a precise notion of no-signaling in time (NSIT) for the probability distributions of noncommuting observables. This provides a systematic way of identifying the interferences responsible for nonclassical behavior. In addition, we introduce an interference witness measure to quantify violations of NSIT for arbitrary general probabilistic states. For single-qubit systems, we pinpoint the pivotal relation that establishes a connection between the disturbance of observables incurred during a measurement and the resulting NSIT violation. For large-$N$-systems where a manual determination is infeasible, the classification of states as either NSIT-conforming or NSIT-violating may be performed by a machine learning algorithm. We present a proof-of-principle implementation of such an algorithm in which the classifier function is prepared via supervised learning using pseudo-randomly generated training data sets comprised of states whose corresponding classifications are known $\textit{a priori}$.
- Abstract(参考訳): Leggett-Garg の不等式は、マクロ的現実主義 $\textit{per se}$ と非侵襲的可測性(noninvasive measurability)の原理に基づくシステムの時間的相関に縛られる。
従来の定式化は、異なる瞬間に測定された可観測物のアンサンブル平均積に依存している。
しかし、物理的に関係のある全ての特徴を正確に理解し、捉えるための完全な記述は、非可換観測物に関連する確率分布の研究を必要とする。
本稿では、Schr\\odinger方程式の確率ベクトル表現を通して、一般の$N$レベルの量子システムの力学を記述するためのスキームを提案し、非可換可観測物の確率分布に対する時間的無符号(NSIT)の正確な概念を定義する。
これは、非古典的行動に責任がある干渉を特定する体系的な方法を提供する。
さらに、任意の一般確率状態に対するNSIT違反を定量化するための干渉証人対策を導入する。
単一量子系では、測定中に発生する観測物の乱れとNSIT違反の関連性を確立する重要な関係性を示す。
手動による決定が不可能な大規模N$システムでは、NSIT変換またはNSIT違反として状態の分類を機械学習アルゴリズムによって行うことができる。
本稿では、擬似ランダムに生成された学習データセットを、対応する分類が $\textit{a priori}$ である状態から構成し、教師あり学習により分類器関数を作成できるアルゴリズムの証明・基本実装を提案する。
関連論文リスト
- The observer effect in quantum: the case of classification [0.0]
感覚情報は観測状態と複雑に絡み合っていることを示す。
この枠組みは、観測者効果の量子確率に基づく理解の基礎となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-12T15:23:53Z) - User-defined Event Sampling and Uncertainty Quantification in Diffusion
Models for Physical Dynamical Systems [49.75149094527068]
拡散モデルを用いて予測を行い,カオス力学系に対する不確かさの定量化が可能であることを示す。
本研究では,雑音レベルが低下するにつれて真の分布に収束する条件付きスコア関数の確率的近似法を開発する。
推論時に非線形ユーザ定義イベントを条件付きでサンプリングすることができ、分布の尾部からサンプリングした場合でもデータ統計と一致させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-13T03:42:03Z) - Bayesian Renormalization [68.8204255655161]
ベイズ統計的推論にインスパイアされた再正規化に対する完全情報理論的アプローチを提案する。
ベイズ再正規化の主な洞察は、フィッシャー計量が創発的RGスケールの役割を担う相関長を定義することである。
本研究では,ベイズ正規化方式が既存のデータ圧縮法やデータ生成法とどのように関係しているかを考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-17T18:00:28Z) - Identifiability and Asymptotics in Learning Homogeneous Linear ODE Systems from Discrete Observations [114.17826109037048]
通常の微分方程式(ODE)は、機械学習において最近多くの注目を集めている。
理論的な側面、例えば、統計的推定の識別可能性と特性は、いまだに不明である。
本稿では,1つの軌道からサンプリングされた等間隔の誤差のない観測結果から,同次線形ODE系の同定可能性について十分な条件を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T06:46:38Z) - Probabilistic Systems with Hidden State and Unobservable Transitions [5.124254186899053]
隠れ状態と観測不可能な遷移を持つ確率的システムを考える。
観測結果から最も可能性の高い説明を決定するアルゴリズムを提案する。
また,観測結果に基づいて,与えられたモデルの確率を適応させるパラメータ学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T10:06:04Z) - NUQ: Nonparametric Uncertainty Quantification for Deterministic Neural
Networks [151.03112356092575]
本研究では,Nadaraya-Watson の条件付きラベル分布の非パラメトリック推定に基づく分類器の予測の不確かさの測定方法を示す。
種々の実世界の画像データセットにおける不確実性推定タスクにおいて,本手法の強い性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-07T12:30:45Z) - The Causal Neural Connection: Expressiveness, Learnability, and
Inference [125.57815987218756]
構造因果モデル (Structuor causal model, SCM) と呼ばれるオブジェクトは、調査中のシステムのランダムな変動のメカニズムと源の集合を表す。
本稿では, 因果的階層定理 (Thm. 1, Bareinboim et al., 2020) がまだニューラルモデルに対して成り立っていることを示す。
我々はニューラル因果モデル(NCM)と呼ばれる特殊なタイプのSCMを導入し、因果推論に必要な構造的制約をエンコードする新しいタイプの帰納バイアスを定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-02T01:55:18Z) - The probabilistic world [0.0]
セルオートマトンは離散時間ステップと実波関数を持つ量子系であることを示す。
観測可能量に対する作用素の関連は、通常の量子規則による密度行列の観点から期待値の計算を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-04T14:05:31Z) - Tractable Inference in Credal Sentential Decision Diagrams [116.6516175350871]
確率感性決定図は、解離ゲートの入力が確率値によってアノテートされる論理回路である。
我々は、局所確率を質量関数のクレーダル集合に置き換えることができる確率の一般化である、クレーダル感性決定図を開発する。
まず,ノイズの多い7セグメント表示画像に基づく簡単なアプリケーションについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-19T16:04:34Z) - Unifying supervised learning and VAEs -- coverage, systematics and
goodness-of-fit in normalizing-flow based neural network models for
astro-particle reconstructions [0.0]
統計的不確実性、包括性、体系的不確実性、あるいは適度な尺度はしばしば計算されない。
データとラベルの共分散のKL分割の目的は、教師付き学習と変分オートエンコーダの統合を可能にすることを示す。
本稿では,特定の「基本順序」輪郭の数値積分を伴わずにカバレッジ確率を計算する方法について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-13T11:28:57Z)
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。