Inflation: Eine Python-Bibliothek für klassische und quantenkausale Kompatibilität

Neuauflage von Plato

Verfolger: 0

Emanuel-Cristian Boghiu¹, Eli Wolfe² und Alejandro Pozas-Kerstjens³

¹ICFO - Institut de Ciencies Fotoniques, Barcelona Institut für Wissenschaft und Technologie, 08860 Castelldefels (Barcelona), Spanien
²Perimeter-Institut für Theoretische Physik, 31 Caroline St. N., Waterloo, Ontario, Kanada, N2L 2Y5
³Instituto de Ciencias Matemáticas (CSIC-UAM-UC3M-UCM), 28049 Madrid, Spanien

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Abstrakt

Wir stellen Inflation vor, eine Python-Bibliothek zur Beurteilung, ob eine beobachtete Wahrscheinlichkeitsverteilung mit einer kausalen Erklärung kompatibel ist. Dies ist ein zentrales Problem sowohl in der theoretischen als auch in der angewandten Wissenschaft, das in jüngster Zeit erhebliche Fortschritte auf dem Gebiet der Quanten-Nichtlokalität erzielt hat, insbesondere bei der Entwicklung von Inflationstechniken. Inflation ist ein erweiterbarer Werkzeugkasten, der in der Lage ist, rein kausale Kompatibilitätsprobleme und Optimierungen über (Relaxierungen von) Sätzen kompatibler Korrelationen sowohl im klassischen als auch im Quantenparadigma zu lösen. Die Bibliothek ist modular aufgebaut und kann sofort verwendet werden, während gleichzeitig ein einfacher Zugriff auf Objekte auf niedriger Ebene für benutzerdefinierte Änderungen gewährleistet ist.

Inflation: eine Python-Bibliothek für klassische und quantenkausale Kompatibilität PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikale Suche. Ai.

Ausgewähltes Bild: Links: Das Dreiecksszenario, bei dem die Werte der drei sichtbaren Zufallsvariablen $A$, $B$ und $C$ jeweils von zwei verschiedenen der drei latenten Variablen $rho_{AB}$ beeinflusst werden, $rho_{BC}$ und $rho_{AC}$. Diese latenten Variablen können entweder als Quellen gemeinsamer Zufälligkeit oder als Quellen von Quantenzuständen ausgewählt werden. Jede Partei erstellt den Wert ihrer Zufallsvariablen, indem sie die empfangenen Systeme bearbeitet, wie in $E_a$. Die Frage, ob eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über die von $A$, $B$ und $C$ ausgegebenen Werte mit dieser Struktur kompatibel ist, ist ein numerisch schwieriges Problem.

Rechts: Die Quanteninflation zweiter Ordnung des Dreiecksszenarios. Bei der Inflation werden Kopien der dargestellten Zustände und Maße berücksichtigt. Die Verwendung von Kopien der ursprünglichen Elemente impliziert viele Symmetrien, sodass mit diesem Szenario kompatible Verteilungen durch semidefinite Programmierung charakterisiert werden können.

Populäre Zusammenfassung

Eine der größten Herausforderungen in der Wissenschaft besteht darin, die Ursachen einiger beobachteter Korrelationen zu identifizieren. Ist ein Impfstoff gegen eine Krankheit wirksam? Fördert eine Gehaltserhöhung die Ausgabe? Alle diese Fragen lassen sich mit den Werkzeugen der kausalen Schlussfolgerung formulieren und analysieren, sind aber oft numerisch schwer zu beantworten. Kürzlich sind im Bereich der Quanten-Nichtlokalität neue Werkzeuge aufgetaucht, sogenannte Inflationsmethoden, die es ermöglichen, diese schwierigen Probleme auf numerisch beherrschbare Probleme zu reduzieren. In dieser Arbeit stellen wir ein Python-Paket vor, das solche Methoden implementiert.

► BibTeX-Daten

@article{Boghiu2023inflationpython, doi = {10.22331/q-2023-05-04-996}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-05-04-996}, title = {Inflation: eine {P}ython-Bibliothek für klassische und quantenkausale Kompatibilität}, Autor = {Boghiu, Emanuel-Cristian und Wolfe, Elie und Pozas-Kerstjens, Alejandro}, Zeitschrift = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, Herausgeber = {{Verein zur F{“{o}}rdung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, Band = {7}, Seiten = {996}, Monat = Mai, Jahr = {2023} }

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Die obigen Zitate stammen von SAO / NASA ADS (Zuletzt erfolgreich aktualisiert am 2023, 05:05:01 Uhr). Die Liste ist möglicherweise unvollständig, da nicht alle Verlage geeignete und vollständige Zitationsdaten bereitstellen.

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Quelle: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-05-04-996/

Zeitstempel: 4. Mai 2023