論文の概要: Quantum Entanglement as Super-Confounding: From Bell's Theorem to Robust Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19327v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 17:27:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.383941
• Title: Quantum Entanglement as Super-Confounding: From Bell's Theorem to Robust Machine Learning
• Title（参考訳）: 超衝突としての量子絡み合い:ベルの理論からロバスト機械学習へ
• Authors: Pilsung Kang,
• Abstract要約: ベルの定理は、量子力学と局所現実論の深い対立を示す。 本稿では,ベルの不等式によって設定された古典的因果境界に反する相関関係を生成するため,量子絡み合いが「スーパーコンバウンディング」資源として機能する枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.07636450847048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bell's theorem reveals a profound conflict between quantum mechanics and local realism, a conflict we reinterpret through the modern lens of causal inference. We propose and computationally validate a framework where quantum entanglement acts as a "super-confounding" resource, generating correlations that violate the classical causal bounds set by Bell's inequalities. This work makes three key contributions: First, we establish a physical hierarchy of confounding (Quantum > Classical) and introduce Confounding Strength (CS) to quantify this effect. Second, we provide a circuit-based implementation of the quantum $\mathcal{DO}$-calculus to distinguish causality from spurious correlation. Finally, we apply this calculus to a quantum machine learning problem, where causal feature selection yields a statistically significant 11.3% average absolute improvement in model robustness. Our framework bridges quantum foundations and causal AI, offering a new, practical perspective on quantum correlations.
• Abstract（参考訳）: ベルの定理は、現代の因果推論のレンズを通して再解釈した、量子力学と局所現実論の深い矛盾を明らかにしている。 本稿では,ベルの不等式によって設定された古典的因果境界に反する相関関係を生じさせるため,量子絡み合いが「スーパーコンバウンディング」資源として機能する枠組みを提案し,計算的に検証する。 この研究は3つの重要な貢献をしている: まず、コンバウンディングの物理的階層(Quantum > Classical)を確立し、この効果を定量化するためにコンバウンディング強度(CS)を導入する。 第二に、因果関係と突発的相関を区別するために、量子 $\mathcal{DO}$-calculus の回路ベースの実装を提供する。 最後に、この計算を量子機械学習問題に適用し、因果的特徴選択が統計的に有意な11.3%のモデルロバスト性の平均絶対改善をもたらす。 私たちのフレームワークは量子基盤と因果AIをブリッジし、量子相関に関する新しい実用的な視点を提供します。

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