論文の概要: Extending quantum theory with AI-assisted deterministic game theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17213v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 10:04:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:28.908138
• Title: Extending quantum theory with AI-assisted deterministic game theory
• Title（参考訳）: AIによる決定論的ゲーム理論による拡張量子理論
• Authors: Florian Pauschitz, Ben Moseley, Ghislain Fourny,
• Abstract要約: 複雑な量子実験の個々の実行を予測するためのAI支援フレームワークを提案する。 我々は、自由選択の仮定を、連続自由選択と呼ばれるより弱い、互換性のあるバージョンに置き換える。 我々のフレームワークは、複雑な量子実験を観測者と宇宙の間のチェスのようなゲームとして解釈することに基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0195618602298682
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an AI-assisted framework for predicting individual runs of complex quantum experiments, including contextuality and causality (adaptive measurements), within our long-term programme of discovering a local hidden-variable theory that extends quantum theory. In order to circumvent impossibility theorems, we replace the assumption of free choice (measurement independence and parameter independence) with a weaker, compatibilistic version called contingent free choice. Our framework is based on interpreting complex quantum experiments as a Chess-like game between observers and the universe, which is seen as an economic agent minimizing action. The game structures corresponding to generic experiments such as fixed-causal-order process matrices or causal contextuality scenarios, together with a deterministic non-Nashian resolution algorithm that abandons unilateral deviation assumptions (free choice) and assumes Perfect Prediction instead, were described in previous work. In this new research, we learn the reward functions of the game, which contain a hidden variable, using neural networks. The cost function is the Kullback-Leibler divergence between the frequency histograms obtained through many deterministic runs of the game and the predictions of the extended Born rule. Using our framework on the specific case of the EPR 2-2-2 experiment acts as a proof-of-concept and a toy local-realist hidden-variable model that non-Nashian quantum theory is a promising avenue towards a local hidden-variable theory. Our framework constitutes a solid foundation, which can be further expanded in order to fully discover a complete quantum theory.
• Abstract（参考訳）: 我々は、量子理論を拡張する局所的な隠れ変数理論を発見する長期的なプログラムの中で、文脈性や因果性(適応的測定)を含む複雑な量子実験の個々の実行を予測するAI支援フレームワークを提案する。 不合理性定理を回避するために、我々は自由選択(測度独立とパラメータ独立)の仮定を、連続自由選択と呼ばれるより弱で互換性のあるバージョンに置き換える。 我々のフレームワークは、複雑な量子実験を観測者と宇宙の間のチェスのようなゲームとして解釈することに基づいている。 固定因数次プロセス行列や因果文脈性シナリオなどの一般的な実験に対応するゲーム構造と、一方的な偏差仮定(自由選択)を放棄し、代わりに完全予測を仮定する決定論的非ナッシュ分解アルゴリズムを前回の研究で記述した。 本研究では,ニューラルネットワークを用いて,隠れ変数を含むゲームの報酬関数を学習する。 コスト関数は、ゲームの多くの決定論的実行を通じて得られた周波数ヒストグラムと、拡張されたボルルールの予測との間のクルバック・リーブラー分岐である。 EPR 2-2実験の特定の場合に関する我々の枠組みを用いて、非ナッシュ量子論が局所的な隠れ変数理論への有望な道であることを示す概念実証およびおもちゃの局所現実的隠れ変数モデルとして機能する。 我々の枠組みは、完全な量子論を完全に発見するためにさらに拡張できる、しっかりとした基礎を構成している。

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