論文の概要: Spacetime Emergence in the Memory of a Learning Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.03596v1
• Date: Mon, 02 Nov 2026 18:39:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-06 03:39:15.01728
• Title: Spacetime Emergence in the Memory of a Learning Agent
• Title（参考訳）: 学習エージェントの記憶における時空出現
• Abstract要約: 本研究では,時空の因果構造が,量子情報処理を行う学習エージェントの記憶内に現れることを示す。 我々はミンコフスキー時空における量子場と相互作用する局所量子プローブ間の量子相互情報を最大化するためにモデルに基づく強化学習エージェントを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We show that the causal structure of spacetime can emerge within the memory of a learning agent performing a quantum information task. We train a model-based reinforcement-learning agent to maximize the quantum mutual information between localized quantum probes interacting with a quantum field in Minkowski spacetime, without directly providing it with information regarding the spacetime metric or causal structure. In learning to accomplish this task, the reinforcement-learning agent constructs an internal predictive model whose planner develops the characteristic null structure of spacetime, allowing us to reconstruct the causal structure of the Minkowski metric with high accuracy. Within this task, spacetime geometry is obtained from an agent's successful predictions and actions, providing a first step toward showing that spacetime concepts emerge from operational quantum experience.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,時空の因果構造が,量子情報処理を行う学習エージェントの記憶内に現れることを示す。 我々は、ミンコフスキー時空における量子場と相互作用する局所量子プローブ間の量子相互情報を最大化するために、モデルに基づく強化学習エージェントを訓練する。 この課題を達成するために, 強化学習エージェントは, プランナーが時空の特徴的ヌル構造を発達させる内部予測モデルを構築し, ミンコフスキー計量の因果構造を高精度に再構築する。 このタスク内では、時空の幾何学はエージェントの成功した予測と行動から得られ、時空の概念が運用量子経験から現れることを示す第一歩となる。

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