論文の概要: Convexity of noncontextual wirings and how they order the set of correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02120v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 10:10:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 15:55:01.110885
• Title: Convexity of noncontextual wirings and how they order the set of correlations
• Title（参考訳）: 非コンテキスト配線の凸性とその相関集合の順序について
• Authors: Tiago Santos, Rafael Wagner, Bárbara Amaral,
• Abstract要約: 我々は自由操作を非コンテキスト配線(NCW)と考える。 NCWを介して異なるリソースを変換する方法に関するいくつかの基本的な事実を実証する。 その結果,ベルシナリオ以外のシナリオにおいてNCWによって誘導される複雑な順序付けが明らかとなった。
• 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: The resource theory of contextuality considers resourceful objects to be probabilistic data-tables, known as correlations or behaviors, that fail to have an explanation in terms of Kochen-Specker noncontextual models. In this work, we advance this resource theory, considering free operations to be noncontextual wirings (NCW). We show that all such wirings form a convex set. When restricted to Bell scenarios, we show that such wirings are not equivalent to local operations assisted by a common source of classical shared randomness (LOSR). The set of all NCW operations contains LOSR, but is strictly larger. We also prove several elementary facts about how different resources can be converted via NCW. As a concrete example, we show that there are pairs of behaviors that cannot be converted one into the other using NCW. Since resource conversion mathematically induces a pre-order over the set of all behaviors, our results reveal the intricate ordering induced by NCW in scenarios beyond Bell scenarios.
• Abstract（参考訳）: 文脈性(英語版)の資源理論(英語版)は、リソースフルオブジェクトは相関や振る舞いとして知られる確率的なデータテーブルであり、コチェン=スペクター非コンテキストモデルの観点からは説明できないと考えている。 本研究では、自由操作を非コンテキスト配線(NCW)として考慮し、この資源理論を推し進める。 すべての配線が凸集合を形成することを示す。 ベルのシナリオに制限された場合、そのような配線は古典的共有ランダム性(LOSR)の共通源による局所的な操作と等価ではないことを示す。 全てのNCW操作の集合はLOSRを含むが、厳密には大きい。 また、NCWを介して異なるリソースを変換する方法に関するいくつかの基本的な事実も証明する。 具体例として、NCWを用いて一方を他方に変換できない行動対が存在することを示す。 資源変換は数学的にすべての挙動の集合上の事前順序を誘導するので,ベルシナリオ以外のシナリオにおいてNCWによって誘導される複雑な順序が明らかになる。

関連論文リスト

• ExpProof : Operationalizing Explanations for Confidential Models with ZKPs [33.47144717983562]
  ZKP(Zero-Knowledge Proofs)を用いた敵シナリオにおける説明の運用に向けて一歩前進する。 具体的には、一般的な説明可能性アルゴリズムLIMEのZKP対応バージョンについて検討し、ニューラルネットワークとランダムフォレストの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T04:24:29Z)
• Structural Entropy Guided Probabilistic Coding [52.01765333755793]
  構造エントロピー誘導型確率的符号化モデルSEPCを提案する。 我々は、構造エントロピー正規化損失を提案することにより、潜在変数間の関係を最適化に組み込む。 分類タスクと回帰タスクの両方を含む12の自然言語理解タスクに対する実験結果は、SEPCの優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T00:37:53Z)
• Identifying General Mechanism Shifts in Linear Causal Representations [58.6238439611389]
  我々は,未知の潜在因子の線形混合を観測する線形因果表現学習環境について考察する。 近年の研究では、潜伏要因の復元や、それに基づく構造因果モデルの構築が可能であることが示されている。 非常に穏やかな標準仮定の下では、シフトしたノードの集合を識別することが可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T15:56:50Z)
• Training Nonlinear Transformers for Chain-of-Thought Inference: A Theoretical Generalization Analysis [82.51626700527837]
  チェーン・オブ・シフト(Chain-of-shift, CoT)は、複数の中間ステップを持つ例を用いてクエリを増強することにより、大規模言語モデルの推論能力を実現する効率的な手法である。 CoT の理論的成功にもかかわらず、CoT が成立しても正確な一般化が得られないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T03:12:51Z)
• On the Representational Capacity of Neural Language Models with Chain-of-Thought Reasoning [87.73401758641089]
  CoT推論による現代言語モデル(LM)の性能向上 LMは弦上の分布の族を確率的チューリングマシンと同一に表現できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T10:59:02Z)
• Latent Feature Relation Consistency for Adversarial Robustness [80.24334635105829]
  深層ニューラルネットワークは、人間の知覚できない敵のノイズを自然の例に付加する敵の例を予測するときに、誤分類が起こる。 textbfLatent textbfFeature textbfRelation textbfConsistency (textbfLFRC)を提案する。 LFRCは、潜在空間における逆例の関係を、自然例と整合性に制約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T13:50:01Z)
• Quantifying EPR: the resource theory of nonclassicality of common-cause assemblages [0.0]
  操舵に関する別の見方は、アリスはボブの体系の物理的状態に因果的影響がないということである。 我々は,EPRシナリオにおける相関関係の資源理論的処理を開発する。 このパラダイムにおける自由な操作の下でのリソース変換は、半定値プログラムの単一インスタンスで評価できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-19T14:25:28Z)
• Correlations in entanglement-assisted prepare-and-measure scenarios [0.0]
  本稿では,AliceとBobのコミュニケーションシナリオにおける相関関係について検討する。 我々は、高次元状態に基づくより一般的なプロトコルを実際に要求する相関の例を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-19T11:30:39Z)
• Context-Specific Likelihood Weighting [0.0]
  近似推論のための文脈特異性重み付け(CS-LW)を提案する。 標準の確率重み付けとは異なり、CS-LW はランダム変数の部分代入に基づいている。 我々はCS-LWが近似推論のための最先端アルゴリズムと競合していることを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-24T20:23:14Z)
• When Is Generalizable Reinforcement Learning Tractable? [74.87383727210705]
  複数の環境に一般化可能なRLエージェントの訓練に必要なクエリ複雑性について検討する。 異なる環境の相対的近接性を正確に特徴付ける構造条件である強近接を導入する。 この条件の自然な弱化の下では、rlは水平方向に指数関数的であるクエリの複雑さを必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-01T19:08:24Z)
• Postquantum common-cause channels: the resource theory of local operations and shared entanglement [0.0]
  局所演算と共有絡み合い(LOSE)のタイプ非依存資源理論を定義する。 これにより、ベルシナリオのような共通原因シナリオにおける時間後性を正式に定量化できる。 リソースの種類が、他のリソースへの変換を可能にするかを決定する方法について、いくつかの基本的な結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-13T18:03:45Z)

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。