論文の概要: Robust Causal Directionality Inference in Quantum Inference under MNAR Observation and High-Dimensional Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.19746v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 05:26:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-24 19:17:49.622216
• Title: Robust Causal Directionality Inference in Quantum Inference under MNAR Observation and High-Dimensional Noise
• Title（参考訳）: MNAR観測と高次元雑音下における量子推論におけるロバスト因果方向推定
• Authors: Joonsung Kang,
• Abstract要約: 量子力学において、観測は系を積極的に形作り、MNAR(Missing Not At Random)という統計的概念を並行させる。 本研究では,量子工学における因果方向推論の統一的枠組みを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In quantum mechanics, observation actively shapes the system, paralleling the statistical notion of Missing Not At Random (MNAR). This study introduces a unified framework for \textbf{robust causal directionality inference} in quantum engineering, determining whether relations are system$\to$observation, observation$\to$system, or bidirectional. The method integrates CVAE-based latent constraints, MNAR-aware selection models, GEE-stabilized regression, penalized empirical likelihood, and Bayesian optimization. It jointly addresses quantum and classical noise while uncovering causal directionality, with theoretical guarantees for double robustness, perturbation stability, and oracle inequalities. Simulation and real-data analyses (TCGA gene expression, proteomics) show that the proposed MNAR-stabilized CVAE+GEE+AIPW+PEL framework achieves lower bias and variance, near-nominal coverage, and superior quantum-specific diagnostics. This establishes robust causal directionality inference as a key methodological advance for reliable quantum engineering.
• Abstract（参考訳）: 量子力学において、観測は系を積極的に形作り、MNAR(Missing Not At Random)という統計的概念を平行にしている。 本研究では、量子工学における「textbf{robust causal directionality inference」の統一的な枠組みを導入し、関係がsystem$\to$observation, observed$\to$system, あるいは bidirectional であるかどうかを決定する。 本手法は,CVAEに基づく潜伏制約,MNARを考慮した選択モデル,GEE安定化回帰,ペナル化された経験的可能性,ベイズ最適化を統合する。 因果方向を解明しながら量子ノイズと古典ノイズを共同で処理し、二重ロバスト性、摂動安定性、オラクルの不等式を理論的に保証する。 シミュレーションおよび実データ解析(TCGA遺伝子発現、プロテオミクス)は、提案したMNAR安定化CVAE+GEE+AIPW+PELフレームワークが、より低いバイアスと分散、ニアノミナルカバレッジ、優れた量子固有診断を実現することを示す。 これにより、信頼性のある量子工学における重要な方法論的進歩として、堅牢な因果方向推定が確立される。

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