論文の概要: Quantum Causality: Resolving Simpson's Paradox with $\mathcal{DO}$-Calculus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00744v1
• Date: Sun, 31 Aug 2025 08:33:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.369163
• Title: Quantum Causality: Resolving Simpson's Paradox with $\mathcal{DO}$-Calculus
• Title（参考訳）: 量子因果性:$\mathcal{DO}$-Calculusでシンプソンのパラドックスを解く
• Authors: Pilsung Kang,
• Abstract要約: 因果関係の排除は、マシンインテリジェンスにおける根本的な課題である。 Pearlの$mathcalDO$-calculusは因果推論のための厳格なフレームワークを提供する。 本稿では、因果介入を行うための量子アルゴリズムの枠組みを適用し、実験的に検証する。
• 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: Distinguishing correlation from causation is a fundamental challenge in machine intelligence, often representing a critical barrier to building robust and trustworthy systems. While Pearl's $\mathcal{DO}$-calculus provides a rigorous framework for causal inference, a parallel challenge lies in its physical implementation. Here, we apply and experimentally validate a quantum algorithmic framework for performing causal interventions. Our approach maps causal networks onto quantum circuits where probabilistic links are encoded by controlled-rotation gates, and interventions are realized by a structural remodeling of the circuit -- a physical analogue to Pearl's ``graph surgery''. We demonstrate the method's efficacy by resolving Simpson's Paradox in a 3-qubit model, and show its scalability by quantifying confounding bias in a 10-qubit healthcare simulation. Critically, we provide a proof-of-principle experimental validation on an IonQ Aria quantum computer, successfully reproducing the paradox and its resolution in the presence of real-world noise. This work establishes a practical pathway for quantum causal inference, offering a new computational tool to address deep-rooted challenges in algorithmic fairness and explainable AI (XAI).
• Abstract（参考訳）: 因果関係の解消は、マシンインテリジェンスにおける根本的な課題であり、しばしば堅牢で信頼性の高いシステムを構築する上で重要な障壁である。 Pearlの$\mathcal{DO}$-calculusは因果推論のための厳格なフレームワークを提供するが、その物理実装には並列的な課題がある。 本稿では、因果介入を行うための量子アルゴリズムの枠組みを応用し、実験的に検証する。 我々のアプローチは、因果ネットワークを制御回転ゲートによって確率的リンクが符号化される量子回路にマッピングし、パールの「グラフ手術」に類似した回路の構造的再構築によって介入を実現する。 本手法の有効性は,シンプソンのパラドックスを3kbitモデルで解くことで実証し,その拡張性を示す。 臨界的に、IonQ Aria量子コンピュータ上で実証実験を行い、パラドックスとその分解能を実世界の雑音下で再現することに成功した。 この研究は、量子因果推論の実践的な経路を確立し、アルゴリズムの公正性と説明可能なAI(XAI)における深い根付き課題に対処する新しい計算ツールを提供する。

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