Inflación: una biblioteca de Python para la compatibilidad causal clásica y cuántica

Inflación: una biblioteca de Python para la compatibilidad causal clásica y cuántica

Marca de tiempo: 4 de mayo de 2023 8:57 a.m.

Emanuel Cristian Boghiu1, Elie Wolfe2y Alejandro Pozas-Kerstjens3

1ICFO - Institut de Ciencies Fotoniques, Instituto de Ciencia y Tecnología de Barcelona, ​​08860 Castelldefels (Barcelona), España
2Instituto Perimetral de Física Teórica, 31 Caroline St. N., Waterloo, Ontario, Canadá, N2L 2Y5
3Instituto de Ciencias Matemáticas (CSIC-UAM-UC3M-UCM), 28049 Madrid, España

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Resumen

Presentamos Inflation, una biblioteca de Python para evaluar si una distribución de probabilidad observada es compatible con una explicación causal. Este es un problema central tanto en las ciencias teóricas como aplicadas, que recientemente ha sido testigo de avances significativos en el área de la no localidad cuántica, es decir, en el desarrollo de técnicas de inflación. La inflación es un conjunto de herramientas extensible que es capaz de resolver problemas de compatibilidad causal pura y optimización sobre (relajaciones de) conjuntos de correlaciones compatibles tanto en el paradigma clásico como en el cuántico. La biblioteca está diseñada para ser modular y con la capacidad de estar lista para usar, manteniendo un fácil acceso a objetos de bajo nivel para modificaciones personalizadas.

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Imagen destacada: Izquierda: el escenario del triángulo, en el que los valores de tres variables aleatorias visibles, $A$, $B$ y $C$, están influenciados cada uno por dos diferentes de las tres variables latentes $rho_{AB}$, $rho_{BC}$ y $rho_{AC}$. Estas variables latentes pueden elegirse como fuentes de aleatoriedad compartida o de estados cuánticos. Cada parte crea el valor de su variable aleatoria al operar en los sistemas recibidos, como en $E_a$. Responder si una distribución de probabilidad sobre los valores de salida de $A$, $B$ y $C$ es compatible con esta estructura es un problema numéricamente difícil.

Derecha: La inflación cuántica de segundo orden del escenario del triángulo. La inflación considera copias de los estados y medidas como se muestra. El uso de copias de los elementos originales implica muchas simetrías, por lo que las distribuciones compatibles con este escenario pueden caracterizarse mediante programación semidefinida.

Resumen popular

Uno de los principales desafíos de la ciencia es identificar cuáles son las causas detrás de algunas correlaciones observadas. ¿Es eficaz una vacuna contra una enfermedad? ¿Aumentar los salarios fomenta el gasto? Todas estas preguntas se pueden formular y analizar utilizando las herramientas de la inferencia causal, pero a menudo son numéricamente difíciles de responder. Recientemente, han aparecido nuevas herramientas en el campo de la no localidad cuántica, llamadas métodos de inflación, que permiten convertir estos problemas difíciles en problemas numéricamente tratables. En este trabajo presentamos un paquete de Python que implementa tales métodos.

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Citado por

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Las citas anteriores son de ANUNCIOS SAO / NASA (última actualización exitosa 2023-05-05 01:00:09). La lista puede estar incompleta ya que no todos los editores proporcionan datos de citas adecuados y completos.

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