論文の概要: Interaction as Interference: A Quantum-Inspired Aggregation Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10018v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:26:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.642854
• Title: Interaction as Interference: A Quantum-Inspired Aggregation Approach
• Title（参考訳）: 干渉としての相互作用:量子インスピレーションアグリゲーションアプローチ
• Abstract要約: 我々は、相互作用を、エンジニアリングされた製品用語として、あるいは柔軟なモデルにおける創発的なパターンとして、量子的に着想を得たビューと捉えています。 最小線形振幅モデルでは、この交差項は因子設計における標準電位-出力相互作用コントラスト(_mathrmINT)と等しい。 我々はこのアイデアを軽量なemphInterference Kernel (IKC) にインスタンス化し、emphCoherent Gain (非一貫性プロキシよりもコヒーレントをlog-likelihood gain of coherent)とemphInterという2つの診断手法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.07636450847048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Classical approaches often treat interaction as engineered product terms or as emergent patterns in flexible models, offering little control over how synergy or antagonism arises. We take a quantum-inspired view: following the Born rule (probability as squared amplitude), \emph{coherent} aggregation sums complex amplitudes before squaring, creating an interference cross-term, whereas an \emph{incoherent} proxy sums squared magnitudes and removes it. In a minimal linear-amplitude model, this cross-term equals the standard potential-outcome interaction contrast \(Δ_{\mathrm{INT}}\) in a \(2\times 2\) factorial design, giving relative phase a direct, mechanism-level control over synergy versus antagonism. We instantiate this idea in a lightweight \emph{Interference Kernel Classifier} (IKC) and introduce two diagnostics: \emph{Coherent Gain} (log-likelihood gain of coherent over the incoherent proxy) and \emph{Interference Information} (the induced Kullback-Leibler gap). A controlled phase sweep recovers the identity. On a high-interaction synthetic task (XOR), IKC outperforms strong baselines under paired, budget-matched comparisons; on real tabular data (\emph{Adult} and \emph{Bank Marketing}) it is competitive overall but typically trails the most capacity-rich baseline in paired differences. Holding learned parameters fixed, toggling aggregation from incoherent to coherent consistently improves negative log-likelihood, Brier score, and expected calibration error, with positive Coherent Gain on both datasets.
• Abstract（参考訳）: 古典的なアプローチは、しばしば、エンジニアリングされた製品用語として、あるいは柔軟なモデルにおける創発的なパターンとして相互作用を扱う。 ボルン則(2乗振幅の確率)に従って、 \emph{coherent}アグリゲーションは、スクアリングの前に複素振幅を和し、干渉断続的に生成するのに対し、 \emph{incoherent} プロキシは2乗の等級を和って除去する。 最小線形振幅モデルでは、この交差項は(2\times 2\)因子設計における標準的なポテンシャル-出力相互作用のコントラスト \(Δ_{\mathrm{INT}}\) と等しいので、相対位相はシナジーとアンタゴニズムの直接的な機構レベル制御を与える。 我々は、このアイデアを軽量な 'emph{Interference Kernel Classifier} (IKC) にインスタンス化し、 \emph{Coherent Gain} (非一貫性プロキシ上のコヒーレントをlog-likely gain of coherent over the incoherent proxy) と \emph{Interference Information} (Kullback-Leibler gap) という2つの診断手法を導入する。 制御フェーズスイープは、IDを回復する。 高相互作用合成タスク(XOR)では、IKCは、ペアと予算の整合した比較において強いベースラインを上回り、実際の表データ(\emph{Adult} と \emph{Bank Marketing})では、総合的に競合するが、典型的にはペアの差において最もキャパシティに富んだベースラインを辿る。 学習パラメータを固定し、不整合からコヒーレントへのアグリゲーションをトリガーすることで、負のログ類似度、ブライアスコア、期待キャリブレーションエラーを改善し、両方のデータセットに正のコヒーレントゲインを付与する。

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