論文の概要: Multi-qubit state visualizations to support problem solving $-$ a pilot study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16556v1
- Date: Mon, 24 Jun 2024 11:46:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 15:04:12.032073
- Title: Multi-qubit state visualizations to support problem solving $-$ a pilot study
- Title（参考訳）: 課題解決を支援するマルチキュービット状態可視化のパイロットスタディ
- Authors: Jonas Bley, Eva Rexigel, Alda Arias, Lars Krupp, Steffen Steinert, Nikolas Longen, Paul Lukowicz, Stefan Küchemann, Jochen Kuhn, Maximilian Kiefer-Emmanouilidis, Artur Widera,
- Abstract要約: 数式-記号的ディラック表記法を単独で用いた場合, 学生のパフォーマンス, 時間, 認知負荷を, 単ビット系および多ビット系における円表記法や次元円表記法と組み合わせて比較した。
学生のパフォーマンスの全体的な違いは、提示された表現によってほとんど検出できないが、問題解決性能は学生に依存し、文脈に依存していることを観察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8879980022743639
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving interdisciplinary field of quantum information science and technology, a big obstacle is the necessity of understanding high-level mathematics to solve complex problems. Visualizations like the (dimensional) circle notation enable us to visualize not only single-qubit but also complex multi-qubit states, entanglement, and quantum algorithms. Current findings in educational research suggest that incorporating visualizations in settings of problem solving can have beneficial effects on students' performance and cognitive load compared to solely relying on symbolic problem solving content. In this pilot study, we aim to take a first step to identify in which contexts students benefit from the presentation of visualizations of multi-qubit systems in addition to mathematical formalism. We compare students' performance, time taken, and cognitive load when solving problems using the mathematical-symbolic Dirac notation alone with using it accompanied by the circle notation or the dimensional circle notation in single- and multi-qubit systems. Although little overall differences in students' performance can be detected depending on the presented representations, we observe that problem-solving performance is student- and context-dependent. In addition, the results indicate reduced cognitive load when participants are presented with visualization. The results are discussed with respect to relevant design aspects for future studies.
- Abstract（参考訳）: 量子情報科学とテクノロジーの分野が急速に発展していく中で、大きな障害は複雑な問題を解決するために高次数学を理解する必要があることである。
次元円記法のような可視化により、単一キュービット状態だけでなく、複雑なマルチキュービット状態、絡み合い、量子アルゴリズムも可視化できる。
教育研究における近年の知見は, 可視化を問題解決の設定に組み込むことは, シンボリックな問題解決コンテンツにのみ依存するよりも, 生徒のパフォーマンスや認知負荷に有益な影響を与えることを示唆している。
本研究では,数学的な形式化に加えて,マルチキュービットシステムの可視化の提示から学生がどのような状況で恩恵を受けるかを明らかにするための第一歩を踏み出した。
数式-記号的ディラック表記法を単独で用いた場合, 学生のパフォーマンス, 時間, 認知負荷を, 単ビット系および多ビット系における円表記法や次元円表記法と組み合わせて比較した。
学生のパフォーマンスの全体的な違いは、提示された表現によってほとんど検出できないが、問題解決性能は学生に依存し、文脈に依存していることを観察する。
さらに, 参加者に可視化を施すと, 認知負荷の低減が図られた。
今後の研究における設計面について考察する。
関連論文リスト
- VISTA: Visual Integrated System for Tailored Automation in Math Problem Generation Using LLM [0.5383910843560784]
本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用して,コヒーレントな問題テキストとともに複雑な数学的可視化を作成するための新しいマルチエージェントフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、正確な視覚支援の生成を単純化するだけでなく、これらの支援を問題の核となる数学的概念と整合させ、問題生成と評価の両方を改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-08T09:15:56Z) - A Novel Differentiable Loss Function for Unsupervised Graph Neural
Networks in Graph Partitioning [5.22145960878624]
グラフ分割問題はNPハードプロブレムとして認識される。
グラフ分割問題を解決するために,教師なしグラフニューラルネットワークを用いた新しいパイプラインを導入する。
我々は、現代の最先端技術に対する我々の方法論を厳格に評価し、メトリクス(カットとバランス)に重点を置いています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-11T23:03:17Z) - Re-mine, Learn and Reason: Exploring the Cross-modal Semantic
Correlations for Language-guided HOI detection [57.13665112065285]
ヒューマンオブジェクトインタラクション(HOI)検出は、コンピュータビジョンの課題である。
本稿では,構造化テキスト知識を組み込んだHOI検出フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-25T14:20:52Z) - Causal Triplet: An Open Challenge for Intervention-centric Causal
Representation Learning [98.78136504619539]
Causal Tripletは、視覚的に複雑なシーンを特徴とする因果表現学習ベンチマークである。
この結果から,不整合表現やオブジェクト中心表現の知識によって構築されたモデルが,分散表現よりもはるかに優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-12T17:43:38Z) - Knowledge Tracing for Complex Problem Solving: Granular Rank-Based
Tensor Factorization [6.077274947471846]
グラニュラーRAnkに基づくTEnsor Factorization (GRATE) を用いた新しい学生知識追跡手法を提案する。
GRATEは、問題における生徒のパフォーマンスを予測し、それらに提示される概念を発見しながら集約できる学生の試みを選択する。
実世界の3つのデータセットに対する実験は、最先端のベースラインに比べてGRATEの性能が向上したことを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-06T06:22:46Z) - Visual Perturbation-aware Collaborative Learning for Overcoming the
Language Prior Problem [60.0878532426877]
本稿では,視覚的摂動校正の観点から,新しい協調学習手法を提案する。
具体的には、異なる摂動範囲で2種類のキュレートされた画像を構築するための視覚コントローラを考案する。
2つの診断VQA-CPベンチマークデータセットの実験結果は、その効果を明らかに示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-24T23:50:52Z) - Causal Reasoning Meets Visual Representation Learning: A Prospective
Study [117.08431221482638]
解釈可能性の欠如、堅牢性、分布外一般化が、既存の視覚モデルの課題となっている。
人間レベルのエージェントの強い推論能力にインスパイアされた近年では、因果推論パラダイムの開発に多大な努力が注がれている。
本稿では,この新興分野を包括的に概観し,注目し,議論を奨励し,新たな因果推論手法の開発の急激さを先導することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-26T02:22:28Z) - Structural Landmarking and Interaction Modelling: on Resolution Dilemmas
in Graph Classification [50.83222170524406]
解法ジレンマの統一概念に基づくグラフ分類における本質的難易度の研究」
構造ランドマークと相互作用モデリングのためのインダクティブニューラルネットワークモデルSLIM'を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-29T01:01:42Z) - Machine Number Sense: A Dataset of Visual Arithmetic Problems for
Abstract and Relational Reasoning [95.18337034090648]
文法モデルを用いて自動生成される視覚的算術問題からなるデータセット、MNS(Machine Number Sense)を提案する。
これらの視覚的算術問題は幾何学的フィギュアの形をしている。
我々は、この視覚的推論タスクのベースラインとして、4つの主要なニューラルネットワークモデルを用いて、MNSデータセットをベンチマークする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-25T17:14:58Z)
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。