論文の概要: Synthesizing the Born rule with reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19011v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 18:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 18:19:58.290292
• Title: Synthesizing the Born rule with reinforcement learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるボルンルールの合成
• Authors: Rodrigo S. Piera, John B. DeBrota, Matthew B. Weiss, Gabriela B. Lemos, Jailson Sales Araújo, Gabriel H. Aguilar, Jacques L. Pienaar,
• Abstract要約: 我々は、現実的な(非理想的な)エージェントが、その決定においてボルンルールから逸脱する可能性について検討する。 我々は、アルゴリズムの意思決定行動がボルンルールの理想的な形式からどのくらい離れているかを定量化し、制限要因について検討する。
• 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: According to the subjective Bayesian interpretation of quantum theory (QBism), quantum mechanics is a tool that an agent would be wise to use when making bets about natural phenomena. In particular, the Born rule is understood to be a decision-making norm, an ideal which one should strive to meet even if usually falling short in practice. What is required for an agent to make decisions that conform to quantum mechanics? Here we investigate how a realistic (hence non-ideal) agent might deviate from the Born rule in its decisions. To do so we simulate a simple agent as a reinforcement-learning algorithm that makes `bets' on the outputs of a symmetric informationally-complete measurement (SIC) and adjusts its decisions in order to maximize its expected return. We quantify how far the algorithm's decision-making behavior departs from the ideal form of the Born rule and investigate the limiting factors. We propose an experimental implementation of the scenario using heralded single photons.
• Abstract（参考訳）: 量子論の主観的ベイズ解釈(英語版)(QBism)によれば、量子力学は自然現象に賭けるときに、エージェントが賢明に使えるツールである。 特に、ボルン・ルールは意思決定の規範であると理解されており、実際は不足しているとしても、その理想は満たすべきである。 エージェントが量子力学に適合する決定を下すためには、何が必要か? ここでは、現実的な(非理想的な)エージェントが、その決定においてボルンルールから逸脱する可能性について検討する。 そこで我々は,対称情報完全測定(SIC)の出力に「ベット」を付加する強化学習アルゴリズムとして単純なエージェントをシミュレートし,期待したリターンを最大化するためにその決定を調整する。 我々は、アルゴリズムの意思決定行動がボルンルールの理想的な形式からどのくらい離れているかを定量化し、制限要因について検討する。 そこで本研究では,本手法を用いてシナリオを実験的に実装する。

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