論文の概要: Quantum-Inspired Approach to Analyzing Complex System Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14169v1
• Date: Tue, 16 Dec 2025 07:58:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.630041
• Title: Quantum-Inspired Approach to Analyzing Complex System Dynamics
• Title（参考訳）: 量子インスピレーションによる複雑系のダイナミクス解析
• Authors: Parsa Kafashi, Mozhgan Orujlu,
• Abstract要約: 本稿では、時系列で複雑なシステムを分析するための量子情報に着想を得たフレームワークを提案する。 このアプローチでは、システムの状態は密度行列に符号化され、高次相関と依存関係のコンパクトな表現を提供する。 9次元修正Lorenz-96モデルにより生成された合成データに対して本手法の有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a quantum information-inspired framework for analyzing complex systems through multivariate time series. In this approach the system's state is encoded into a density matrix, providing a compact representation of higher-order correlations and dependencies. This formulation enables precise quantification of the relative influence among time series, tracking of their response to external perturbations and also the definition of a recovery timescale without need for dimensional reduction. By leveraging tools such as fidelity from quantum information theory, our method naturally captures higher-order co-fluctuations beyond pairwise statistics, offering a holistic characterization of resilience and similarity in high-dimensional dynamics. We validate this approach on synthetic data generated by a 9-dimensional modified Lorenz-96 model and demonstrate its utility on real-world climate data, analyzing global temperature anomalies across nine regions, quantifying the dissimilarity of each 288-month time window up to July 2025 relative to the 1850-1874 baseline period.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列を用いて複雑なシステムを解析するための量子情報に着想を得たフレームワークを提案する。 このアプローチでは、システムの状態は密度行列に符号化され、高次相関と依存関係のコンパクトな表現を提供する。 この定式化により、時系列間の相対的影響の正確な定量化、外部摂動に対する応答の追跡、次元的縮小を必要としない回復時間スケールの定義が可能になる。 量子情報理論から忠実性などのツールを活用することで、この手法はペア統計以外の高次共ゆらぎを自然に捉え、高次元力学におけるレジリエンスと類似性の総合的な特徴を提供する。 本手法は,9次元修正Lorenz-96モデルにより生成された合成データを用いて検証し,実世界の気候データにその有用性を検証し,9つの領域にわたる地球温度異常を解析し,2025年7月までの288ヶ月の時間窓の相似性を1850-1874基準値と比較して定量化する。

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