Inflazione: una libreria Python per la compatibilità causale classica e quantistica

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Emanuele-Cristian Boghiu¹, Eli Wolfe²e Alejandro Pozas-Kerstjens³

¹ICFO - Institut de Ciencies Fotoniques, The Barcelona Institute of Science and Technology, 08860 Castelldefels (Barcellona), Spagna
²Perimeter Institute for Theoretical Physics, 31 Caroline St. N., Waterloo, Ontario, Canada, N2L 2Y5
³Instituto de Ciencias Matemáticas (CSIC-UAM-UC3M-UCM), 28049 Madrid, Spagna

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Astratto

Introduciamo Inflation, una libreria Python per valutare se una distribuzione di probabilità osservata è compatibile con una spiegazione causale. Questo è un problema centrale sia nelle scienze teoriche che applicate, che ha recentemente assistito a progressi significativi nell'area della nonlocalità quantistica, in particolare nello sviluppo di tecniche di inflazione. L'inflazione è un toolkit estensibile in grado di risolvere problemi di compatibilità causale pura e ottimizzazione su (rilassamenti di) insiemi di correlazioni compatibili sia nel paradigma classico che in quello quantistico. La libreria è progettata per essere modulare e con la capacità di essere pronta all'uso, pur mantenendo un facile accesso agli oggetti di basso livello per modifiche personalizzate.

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Immagine in primo piano: A sinistra: lo scenario del triangolo, in cui i valori di tre variabili casuali visibili, $A$, $B$ e $C$, sono influenzati ciascuno da due diverse delle tre variabili latenti $rho_{AB}$, $rho_{BC}$ e $rho_{AC}$. Queste variabili latenti possono essere scelte per essere fonti di casualità condivisa o di stati quantistici. Ciascuna parte crea il valore della propria variabile casuale operando sui sistemi ricevuti, come in $E_a$. Rispondere se una distribuzione di probabilità sui valori emessi da $A$, $B$ e $C$ sia compatibile con questa struttura è un problema numericamente difficile.

A destra: l'inflazione quantistica di secondo ordine dello scenario triangolare. L'inflazione considera le copie degli stati e delle misure rappresentate. L'uso di copie degli elementi originali implica molte simmetrie, quindi le distribuzioni compatibili con questo scenario possono essere caratterizzate tramite programmazione semidefinita.

Riepilogo popolare

Una delle principali sfide della scienza è identificare quali sono le cause alla base di alcune correlazioni osservate. Un vaccino è efficace contro una malattia? Aumentare gli stipendi incoraggia la spesa? Tutte queste domande possono essere formulate analizzate utilizzando gli strumenti dell'inferenza causale, ma spesso è difficile rispondere numericamente. Recentemente sono apparsi nuovi strumenti nel campo della nonlocalità quantistica, chiamati metodi di inflazione, che permettono di ridurre questi problemi difficili a problemi numericamente trattabili. In questo lavoro presentiamo un pacchetto Python che implementa tali metodi.

► dati BibTeX

@article{Boghiu2023inflationpython, doi = {10.22331/q-2023-05-04-996}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-05-04-996}, title = {Inflazione: una {P}libreria ython per la compatibilità causale classica e quantistica}, autore = {Boghiu, Emanuel-Cristian and Wolfe, Elie and Pozas-Kerstjens, Alejandro}, journal = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, editore = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volume = {7}, pagine = {996}, mese = maggio, anno = {2023} }

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Citato da

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Le citazioni sopra sono di ANNUNCI SAO / NASA (ultimo aggiornamento riuscito 2023-05-05 01:00:09). L'elenco potrebbe essere incompleto poiché non tutti gli editori forniscono dati di citazione adeguati e completi.

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

Timestamp: 4 Maggio 2023

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