論文の概要: Learning non-ideal genuine network nonlocality using causally inferred Bayesian neural network algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08079v2
- Date: Sat, 13 Sep 2025 02:31:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 15:23:15.931361
- Title: Learning non-ideal genuine network nonlocality using causally inferred Bayesian neural network algorithms
- Title（参考訳）: 因果推論ベイズニューラルネットワークアルゴリズムを用いた非理想的真のネットワーク非局所性学習
- Authors: Anantha Krishnan Sunilkumar, Anil Shaji, Debashis Saha,
- Abstract要約: 我々はLHV層ニューラルネットワークと呼ばれるスケーラブルな因果推論型ベイズ学習フレームワークを導入する。
基礎的なドメイン固有の制約を持つ機械学習アプローチが量子基礎の分野に多大な恩恵をもたらすことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.688204255655161
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We address the characterization of genuine network nonlocal correlations, which remains highly challenging due to the non-convex nature of local correlations even in the simplest scenario, and increasingly so when derived from entangled states that deviate from their ideal forms. We introduce a scalable causally-inferred Bayesian learning framework called the LHV layered neural network, which introduces the rank parameter of the non-ideal combined source state as an untapped resource to learn the local statistics in Bell tests. This reveals these correlations to persist close to the Bell states, with a noise robustness of 0.94-0.95 in the triangle scenario, additionally requiring all sources to send only entangled states with joint entangled measurements as resources. Further, we study the robustness of the genuineness to shared randomness in the network scenario. Apart from the results, the work succeeds in showing that machine learning approaches with foundational domain-specific constraints can greatly benefit the field of quantum foundations.
- Abstract（参考訳）: 最も単純なシナリオであっても、局所的相関の非凸性のため、真のネットワーク非局所的相関のキャラクタリゼーションは極めて困難であり、また、それらの理想形から逸脱する絡み合った状態から導出される場合、ますますそのようになってきている。
我々は、LHV層ニューラルネットワークと呼ばれるスケーラブルな因果推論型ベイズ学習フレームワークを導入し、非理想的統合ソース状態のランクパラメータを未使用資源として導入し、ベル試験における局所統計学を学習する。
これはこれらの相関関係がベル状態に近づき、三角形のシナリオでは0.94-0.95のノイズロバスト性を持ち、さらに全てのソースが結合した状態のみをリソースとして送信することを要求する。
さらに,ネットワークシナリオにおける共有ランダム性に対する真偽のロバスト性について検討する。
結果とは別に、基礎的なドメイン固有の制約による機械学習アプローチが量子基礎の分野に多大な恩恵をもたらすことを示すことに成功している。
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