論文の概要: Quantum Integrated Sensing and Computation with Indefinite Causal Order

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10225v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 19:16:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:01.243577
• Title: Quantum Integrated Sensing and Computation with Indefinite Causal Order
• Title（参考訳）: 不確定因果次数を用いた量子集積センシングと計算
• Authors: Ivana Nikoloska,
• Abstract要約: 両タスクで同じ量子状態を使用する統合センシングと計算の手法を提案する。 提案手法は,磁気ナビゲーションにおける代表的タスクにおいて,小さなトレーニングとテストの損失を達成可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7412662946127764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum operations with indefinite causal order (ICO) represent a framework in quantum information processing where the relative order between two events can be indefinite. In this paper, we investigate whether sensing and computation, two canonical tasks in quantum information processing, can be carried out within the ICO framework. We propose a scheme for integrated sensing and computation that uses the same quantum state for both tasks. The quantum state is represented as an agent that performs state observation and learns a function of the state to make predictions via a parametric model. Under an ICO operation, the agent experiences a superposition of orders, one in which it performs state observation and then executes the required computation steps, and another in which the agent carries out the computation first and then performs state observation. This is distinct from prevailing information processing and machine intelligence paradigms where information acquisition and learning follow a strict causal order, with the former always preceding the latter. We provide experimental results and we show that the proposed scheme can achieve small training and testing losses on a representative task in magnetic navigation.
• Abstract（参考訳）: 不定因数順序(ICO)を持つ量子演算は、2つの事象間の相対順序が不定となる量子情報処理の枠組みを表す。 本稿では、ICOフレームワーク内で量子情報処理における2つの標準タスクであるセンシングと計算を行うことができるかを検討する。 両タスクで同じ量子状態を使用する統合センシングと計算の手法を提案する。 量子状態は状態観察を行うエージェントとして表現され、状態の機能を学び、パラメトリックモデルを通して予測を行う。 ICO操作では、エージェントは注文の重ね合わせを経験し、状態観察を行い、必要な計算ステップを実行する。 これは、情報取得と学習が厳格な因果順序に従う一般的な情報処理やマシンインテリジェンスパラダイムとは違い、前者は常に後者に先行する。 実験結果から,磁気ナビゲーションの代表的なタスクにおいて,提案手法が小さなトレーニングとテストの損失を達成できることが示唆された。

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