Inflação: uma biblioteca Python para compatibilidade causal clássica e quântica

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Emanuel-Cristian Boghiu¹, Elie Wolfe² e Alejandro Pozas-Kerstjens³

¹ICFO - Institut de Ciencies Fotoniques, Instituto de Ciência e Tecnologia de Barcelona, 08860 Castelldefels (Barcelona), Espanha
²Perimeter Institute for Theoretical Physics, 31 Caroline St. N., Waterloo, Ontário, Canadá, N2L 2Y5
³Instituto de Ciencias Matemáticas (CSIC-UAM-UC3M-UCM), 28049 Madrid, Espanha

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Sumário

Apresentamos Inflation, uma biblioteca Python para avaliar se uma distribuição de probabilidade observada é compatível com uma explicação causal. Este é um problema central tanto nas ciências teóricas como nas aplicadas, que recentemente testemunharam avanços significativos na área da não localidade quântica, nomeadamente, no desenvolvimento de técnicas de inflação. A inflação é um kit de ferramentas extensível capaz de resolver problemas de compatibilidade causal pura e otimização sobre (relaxamentos de) conjuntos de correlações compatíveis nos paradigmas clássico e quântico. A biblioteca foi projetada para ser modular e com a capacidade de estar pronta para uso, mantendo um fácil acesso a objetos de baixo nível para modificações personalizadas.

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Imagem em destaque: Esquerda: O cenário do triângulo, em que os valores de três variáveis aleatórias visíveis, $A$, $B$ e $C$, são influenciados, cada um, por duas diferentes das três variáveis latentes $rho_{AB}$, $rho_{BC}$ e $rho_{AC}$. Essas variáveis latentes podem ser escolhidas para serem fontes de aleatoriedade compartilhada ou de estados quânticos. Cada parte cria o valor de sua variável aleatória operando nos sistemas recebidos, como em $E_a$. Responder se uma distribuição de probabilidade sobre os valores produzidos por $A$, $B$ e $C$ é compatível com essa estrutura é um problema numericamente difícil.

Direita: A inflação quântica de segunda ordem do cenário do triângulo. A inflação considera cópias dos estados e medições conforme ilustrado. O uso de cópias dos elementos originais implica em muitas simetrias, portanto distribuições compatíveis com este cenário podem ser caracterizadas via programação semidefinida.

Resumo popular

Um dos principais desafios da ciência é identificar quais são as causas por trás de algumas correlações observadas. Uma vacina é eficaz contra uma doença? Aumentar os salários incentiva os gastos? Todas essas questões podem ser formuladas e analisadas usando as ferramentas de inferência causal, mas muitas vezes são numericamente difíceis de responder. Recentemente, surgiram novas ferramentas no campo da não-localidade quântica, chamadas de métodos de inflação, que permitem relaxar esses problemas difíceis em problemas numericamente tratáveis. Neste trabalho apresentamos um pacote Python que implementa tais métodos.

► dados BibTeX

@article{Boghiu2023inflationpython, doi = {10.22331/q-2023-05-04-996}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-05-04-996}, título = {Inflação: uma {P}biblioteca ython para compatibilidade causal clássica e quântica}, autor = {Boghiu, Emanuel-Cristian e Wolfe, Elie e Pozas-Kerstjens, Alejandro}, diário = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, publisher = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volume = {7}, páginas = {996}, mês = maio, ano = {2023} }

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Citado por

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As citações acima são de SAO / NASA ADS (última atualização com êxito 2023-05-05 01:00:09). A lista pode estar incompleta, pois nem todos os editores fornecem dados de citação adequados e completos.

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

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