論文の概要: QML-HCS: A Hypercausal Quantum Machine Learning Framework for Non-Stationary Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17624v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 17:50:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.303231
• Title: QML-HCS: A Hypercausal Quantum Machine Learning Framework for Non-Stationary Environments
• Title（参考訳）: QML-HCS:非定常環境のための超因果量子機械学習フレームワーク
• Authors: Hector E Mozo,
• Abstract要約: QML-HCSは量子インスパイアされた機械学習モデルの構築と分析のための研究グレードのフレームワークである。 可逆変換、マルチパス因果伝播、ドリフト中の代替状態の評価が可能な超因果処理コアを実装している。 アーキテクチャには継続的フィードバックが組み込まれており、因果一貫性を維持し、完全な再トレーニングを必要とせずにモデル動作を調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: QML-HCS is a research-grade framework for constructing and analyzing quantum-inspired machine learning models operating under hypercausal feedback dynamics. Hypercausal refers to AI systems that leverage extended, deep, or nonlinear causal relationships (expanded causality) to reason, predict, and infer states beyond the capabilities of traditional causal models. Current machine learning and quantum-inspired systems struggle in non-stationary environments, where data distributions drift and models lack mechanisms for continuous adaptation, causal stability, and coherent state updating. QML-HCS addresses this limitation through a unified computational architecture that integrates quantum-inspired superposition principles, dynamic causal feedback, and deterministic-stochastic hybrid execution to enable adaptive behavior in changing environments. The framework implements a hypercausal processing core capable of reversible transformations, multipath causal propagation, and evaluation of alternative states under drift. Its architecture incorporates continuous feedback to preserve causal consistency and adjust model behavior without requiring full retraining. QML-HCS provides a reproducible and extensible Python interface backed by efficient computational routines, enabling experimentation in quantum-inspired learning, causal reasoning, and hybrid computation without the need for specialized hardware. A minimal simulation demonstrates how a hypercausal model adapts to a sudden shift in the input distribution while preserving internal coherence. This initial release establishes the foundational architecture for future theoretical extensions, benchmarking studies, and integration with classical and quantum simulation platforms.
• Abstract（参考訳）: QML-HCSは、超因果フィードバックダイナミクスの下で動作している量子インスパイアされた機械学習モデルの構築と分析のための研究グレードのフレームワークである。 ハイパー因果関係(Hypercausal)とは、拡張された、深い、あるいは非線形な因果関係(拡張因果関係)を利用して、従来の因果モデルの能力を超えた状態を推論、予測、推論するAIシステムを指す。 現在の機械学習と量子インスパイアされたシステムは、データ分散がドリフトし、モデルが継続的適応、因果安定性、コヒーレントな状態更新のメカニズムを欠いている非定常環境で苦労している。 QML-HCSは、量子インスパイアされた重ね合わせの原理、動的因果フィードバック、および決定論的-確率的ハイブリッド実行を統合し、環境の変化における適応的な振る舞いを可能にする統一的な計算アーキテクチャを通じて、この制限に対処する。 このフレームワークは、可逆変換、マルチパス因果伝播、ドリフト中の代替状態の評価が可能な超因果処理コアを実装している。 アーキテクチャには継続的フィードバックが組み込まれており、因果一貫性を維持し、完全な再トレーニングを必要とせずにモデル動作を調整する。 QML-HCSは、効率的な計算ルーチンを基盤として再現可能で拡張可能なPythonインターフェースを提供し、特別なハードウェアを必要とせず、量子インスパイアされた学習、因果推論、ハイブリッド計算の実験を可能にする。 最小限のシミュレーションは、内部コヒーレンスを保ちながら入力分布の急激なシフトに超因果モデルがどのように適応するかを示す。 この最初のリリースでは、将来の理論拡張、ベンチマーク研究、古典的および量子シミュレーションプラットフォームとの統合の基礎的アーキテクチャが確立されている。

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