論文の概要: Witnessing Quantum Bayesian Inference beyond Classical Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.09293v1
• Date: Wed, 07 Oct 2026 01:54:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 21:58:22.674611
• Title: Witnessing Quantum Bayesian Inference beyond Classical Learning
• Title（参考訳）: 古典的学習を超えた量子ベイズ推論
• Abstract要約: 量子ベイズ的回帰は古典的ベイズ的説明と相容れない1段階の予測を導出できることを示す。 この設定では、量子ベイズ回帰は古典的ベイズ学習よりも厳密に表現できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Can an agent's predictions reveal whether its reasoning is based on a classical or a quantum model? Using known results on matrix factorizations, here we show that quantum Bayesian retrodiction can produce one-step-ahead forecasts incompatible with every classical Bayesian explanation based on learning about a fixed but unknown sampling law from conditionally independent observations. The separation has a sharp threshold in the number of outcomes: for any measurement with at most four outcomes, the quantum predictions admit a classical realization, irrespective of the prior state and the finite Hilbert-space dimension, whereas a five-outcome measurement on a single qubit already violates an explicit classical bound. This bound holds for arbitrary classical latent states, prior probabilities, and sampling laws, and involves only the agent's initial and updated predictions. Thus, in this setting, quantum Bayesian retrodiction is strictly more expressive than classical Bayesian learning, and this difference can be witnessed without observing or specifying the agent's internal description.
• Abstract（参考訳）: エージェントの予測は、その推論が古典的または量子的モデルに基づいているかどうかを明らかにすることができるか? ここでは、行列分解に関する既知の結果を用いて、条件付き独立な観測から、固定であるが未知のサンプリング則に関する学習に基づいて、古典的ベイズの説明と相容れない1段階の予測を導出できることを示す。 最大4つの結果を持つ任意の測定値に対して、量子予測は、先行状態と有限ヒルベルト空間次元に関係なく古典的実現を許容するが、一方、1つの量子ビット上の5アウトカム測定は、既に明示的な古典的境界に違反している。 この境界は、任意の古典的潜在状態、先行確率、サンプリング法則を持ち、エージェントの初期および更新された予測のみを含む。 したがって、この設定では、量子ベイズ回帰は古典的ベイズ学習よりも厳密に表現され、エージェントの内部記述を観察したり特定したりすることなくこの差を見ることができる。

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