인플레이션: 고전적 및 양자적 인과적 호환성을 위한 Python 라이브러리

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에마누엘-크리스티안 보기우¹, 엘리 울프²및 알레한드로 포자스-케르스텐스³

¹ICFO – Institut de Ciencies Fotoniques, Barcelona Institute of Science and Technology, 08860 Castelldefels(Barcelona), Spain
²Perimeter Institute for Theoretical Physics, 31 Caroline St. N., 워털루, 온타리오, 캐나다, N2L 2Y5
³Instituto de Ciencias Matemáticas (CSIC-UAM-UC3M-UCM), 28049 마드리드, 스페인

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추상

관찰된 확률 분포가 인과 관계 설명과 호환되는지 평가하기 위한 Python 라이브러리인 Inflation을 소개합니다. 이는 최근 양자 비국소성 분야, 즉 팽창 기술의 개발에서 상당한 발전을 목격한 이론 및 응용 과학 모두의 핵심 문제입니다. 인플레이션은 고전적 패러다임과 양자 패러다임 모두에서 순수한 인과적 호환성 문제를 해결하고 호환 가능한 상관 관계 집합에 대한 최적화(완화)를 수행할 수 있는 확장 가능한 툴킷입니다. 라이브러리는 모듈식으로 즉시 사용할 수 있도록 설계되었으며 사용자 정의 수정을 위해 하위 수준 개체에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

인플레이션: 고전 및 양자 인과 호환성 PlatoBlockchain Data Intelligence를 위한 Python 라이브러리입니다. 수직 검색. 일체 포함.

주요 이미지: 왼쪽: 세 개의 가시 확률 변수 $A$, $B$ 및 $C$의 값이 세 개의 잠재 변수 $rho_{AB}$ 중 서로 다른 두 개에 의해 각각 영향을 받는 삼각형 시나리오, $rho_{BC}$ 및 $rho_{AC}$. 이러한 잠재 변수는 공유 무작위성 또는 양자 상태의 소스로 선택될 수 있습니다. 각 당사자는 $E_a$와 같이 수신된 시스템에서 작동하여 무작위 변수의 값을 생성합니다. $A$, $B$ 및 $C$에 의해 출력된 값에 대한 확률 분포가 이 구조와 호환되는지 여부에 대한 대답은 수치적으로 어려운 문제입니다.

오른쪽: 삼각형 시나리오의 XNUMX차 양자 팽창. 인플레이션은 묘사된 상태와 측정값의 복사본을 고려합니다. 원본 요소의 복사본을 사용하면 많은 대칭성을 의미하므로 이 시나리오와 호환되는 분포는 준정의 계획법을 통해 특성화될 수 있습니다.

► BibTeX 데이터

@article{Boghiu2023inflationpython, doi = {10.22331/q-2023-05-04-996}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-05-04-996}, title = {인플레이션: 고전 및 양자 인과 호환성을 위한 {P}ython 라이브러리}, 작성자 = {Boghiu, Emanuel-Cristian and Wolfe, Elie and Pozas-Kerstjens, Alejandro}, 저널 = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, 출판사 = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, 권 = {7}, 페이지 = {996}, 월 = 2023월, 연도 = {XNUMX} }

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