論文の概要: Quantum probability for statisticians; some new ideas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02658v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 11:37:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:48:54.016367
• Title: Quantum probability for statisticians; some new ideas
• Title（参考訳）: 統計学者の量子確率 : 新しい考え方
• Authors: Inge S. Helland,
• Abstract要約: いくつかの観点から、量子確率は統計的な設定において役割を果たすかもしれないと論じられている。 量子基底に対する新しいアプローチは、マクロ的な設定で等しく有効であるように見える仮定を持つ。 量子確率の統計的応用の可能性に関するアイデアのリストを提供し、議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: It is argued from several points of view that quantum probabilities might play a role in statistical settings. New approaches toward quantum foundations have postulates that appear to be equally valid in macroscopic settings. One such approach is described here in detail, while one other is briefly sketched. In particular, arguments behind the Born rule, which gives the basis for quantum probabilities, are given. A list of ideas for possible statistical applications of quantum probabilities is provided and discussed. A particular area is machine learning, where there exists substantial literature on links to quantum probability. Here, an idea about model reduction is sketched and is motivated from a quantum probability model. Quantum models can play a role in model reduction, where the partial least squares regression model is a special case. It is shown that for certain experiments, a Bayesian prior given by a quantum probability can be motivated. Quantum decision theory is an emerging discipline that can be motivated by this author's theory of quantum foundations.
• Abstract（参考訳）: いくつかの観点から、量子確率は統計的な設定において役割を果たすかもしれないと論じられている。 量子基底に対する新しいアプローチは、マクロ的な設定で等しく有効であるように見える仮定を持つ。 そのようなアプローチの1つがここで詳しく説明され、もう1つが簡単にスケッチされている。 特に、量子確率の基礎を与えるボルン則の背後にある議論が与えられる。 量子確率の統計的応用の可能性に関するアイデアのリストを提供し、議論する。 特定の分野は機械学習であり、量子確率へのリンクについてかなりの文献がある。 ここでは、モデル還元に関する考えをスケッチし、量子確率モデルから動機付けている。 量子モデルは、部分最小二乗回帰モデルが特別な場合において、モデル還元において役割を果たす。 ある種の実験では、量子確率によって与えられるベイジアンが動機付けられることが示されている。 量子決定論 (quantum decision theory) は、この著者の量子基底の理論に動機付けられる新しい分野である。

関連論文リスト

• Natural Probability [0.0]
  本稿では、純粋量子システム内の古典的情報をモデル化しようとする試みに基づいて、確率の新しい物理理論をスケッチする。 我々は、時空で局所化された射影演算子を用いて符号化された量子情報に重点を置いて、ズレックの量子ダーウィン理論のバージョンを用いて古典的な情報をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-06T01:04:57Z)
• Stochastic Processes: From Classical to Quantum [7.034466417392574]
  古典的プロセスの理論からいくつかのリマインダーから始めます。 次に、量子力学と場の量子論を概観する。 ボソンフォック空間とその計算に量子過程を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-04T15:26:35Z)
• Single-shot quantum machine learning [0.3277163122167433]
  我々は、量子学習モデルがほぼ決定論的に予測を生成できる時期を分析する。 量子学習モデルがほぼ決定論的である程度は、埋め込み量子状態の識別可能性によって制約されることを示す。 我々は、量子学習モデルは汎用的な方法で単発ではあり得ず、同時に訓練可能であることを示して結論付けた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T20:17:18Z)
• Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
  本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。 我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。 これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z)
• Quantum Conformal Prediction for Reliable Uncertainty Quantification in Quantum Machine Learning [47.991114317813555]
  量子モデルは暗黙の確率予測器を実装し、測定ショットを通じて各入力に対して複数のランダムな決定を生成する。 本稿では、そのようなランダム性を利用して、モデルの不確実性を確実に捉えることができる分類と回帰の両方の予測セットを定義することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T22:05:21Z)
• Simple Tests of Quantumness Also Certify Qubits [69.96668065491183]
  量子性の検定は、古典的検証者が証明者が古典的でないことを(のみ)証明できるプロトコルである。 我々は、あるテンプレートに従う量子性のテストを行い、(Kalai et al., 2022)のような最近の提案を捉えた。 すなわち、同じプロトコルは、証明可能なランダム性や古典的な量子計算のデリゲートといったアプリケーションの中心にあるビルディングブロックであるqubitの認定に使用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T14:18:17Z)
• Theory of Quantum Generative Learning Models with Maximum Mean Discrepancy [67.02951777522547]
  量子回路ボルンマシン(QCBM)と量子生成逆ネットワーク(QGAN)の学習可能性について検討する。 まず、QCBMの一般化能力を解析し、量子デバイスがターゲット分布に直接アクセスできる際の優位性を同定する。 次に、QGANの一般化誤差境界が、採用されるAnsatz、クォーディットの数、入力状態に依存することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-10T08:05:59Z)
• Why we should interpret density matrices as moment matrices: the case of (in)distinguishable particles and the emergence of classical reality [69.62715388742298]
  一般確率論として量子論(QT)の定式化を導入するが、準観測作用素(QEOs)で表される。 区別不可能な粒子と識別不能な粒子の両方に対するQTをこの方法で定式化できることを示します。 古典的なダイスに対する有限交換可能な確率は、QTと同じくらい奇数であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-08T14:47:39Z)
• About the description of physical reality of Bell's experiment [91.3755431537592]
  ローカルリアリズムの最も単純な形式に対応する隠れ変数モデルが最近導入された。 これは、より理想的なベルの実験のための量子力学の予測を再現する。 新しいタイプの量子コンピュータはまだ存在せず、理論上さえ存在しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T15:55:13Z)
• Tossing Quantum Coins and Dice [0.0]
  このケースは、量子情報処理と量子コンピューティングに用いられる典型的なフレームワークを示すため、量子手順の重要な例である。 量子と古典条件の確率の差の明確化に重点が置かれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T11:39:56Z)
• Discrimination against or in favor of qubits in quantum theory [0.0]
  量子論理学では、分散のない確率を量子ビットに関する実験的命題に割り当てることができる。 このため、量子系の他の部分と異なるのは、後者が0と1の値しか持たない確率を認めないからである。 本稿では,量子ビット判別の消去が,多数のプリミティブ演算を並列に実行可能にする計算モデルに繋がることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-09T01:06:10Z)

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。