อัตราเงินเฟ้อ: ไลบรารี Python สำหรับความเข้ากันได้เชิงสาเหตุแบบคลาสสิกและควอนตัม

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

เอ็มมานูเอล-คริสเตียน โบกิว¹, เอลี วูล์ฟ²และ อเลฮานโดร โปซาส-เคิร์สต์เยนส์³

¹ICFO – Institut de Ciencies Fotoniques สถาบันวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีบาร์เซโลนา 08860 Castelldefels (บาร์เซโลนา) สเปน
²Perimeter Institute for Theoretical Physics, 31 Caroline St. N., วอเตอร์ลู, ออนแทรีโอ, แคนาดา, N2L 2Y5
³Instituto de Ciencias Matemáticas (CSIC-UAM-UC3M-UCM), 28049 มาดริด, สเปน

พบบทความนี้ที่น่าสนใจหรือต้องการหารือ? Scite หรือแสดงความคิดเห็นใน SciRate.

นามธรรม

เราแนะนำ Inflation ซึ่งเป็นไลบรารี Python สำหรับประเมินว่าการแจกแจงความน่าจะเป็นที่สังเกตได้นั้นเข้ากันได้กับคำอธิบายเชิงสาเหตุหรือไม่ นี่เป็นปัญหาหลักทั้งในด้านทฤษฎีและวิทยาศาสตร์ประยุกต์ ซึ่งเพิ่งได้เห็นความก้าวหน้าที่สำคัญจากพื้นที่ที่ไม่ใช่ควอนตัม กล่าวคือ ในการพัฒนาเทคนิคเงินเฟ้อ อัตราเงินเฟ้อเป็นชุดเครื่องมือที่ขยายได้ซึ่งสามารถแก้ปัญหาความเข้ากันได้เชิงสาเหตุอย่างแท้จริงและเพิ่มประสิทธิภาพเหนือ (การผ่อนคลาย) ชุดของความสัมพันธ์ที่เข้ากันได้ทั้งในกระบวนทัศน์แบบคลาสสิกและแบบควอนตัม ไลบรารีได้รับการออกแบบให้เป็นโมดูลาร์และมีความสามารถในการพร้อมใช้งาน ในขณะที่ยังคงเข้าถึงออบเจกต์ระดับต่ำได้ง่ายสำหรับการแก้ไขแบบกำหนดเอง

ภาพเด่น: ซ้าย: สถานการณ์สามเหลี่ยม โดยที่ค่าของตัวแปรสุ่มที่มองเห็นได้สามตัว ได้แก่ $A$, $B$ และ $C$ แต่ละค่าได้รับอิทธิพลจากตัวแปรแฝงสองตัวที่แตกต่างกันจากสามตัวแปรคือ $rho_{AB}$ $rho_{BC}$ และ $rho_{AC}$ ตัวแปรแฝงเหล่านี้สามารถเลือกให้เป็นแหล่งที่มาของการสุ่มร่วมกันหรือสถานะควอนตัม แต่ละฝ่ายสร้างค่าของตัวแปรสุ่มโดยดำเนินการกับระบบที่ได้รับ เช่น $E_a$ การตอบว่าการแจกแจงความน่าจะเป็นตามค่าที่ส่งออกโดย $A$, $B$ และ $C$ เข้ากันได้กับโครงสร้างนี้หรือไม่นั้นเป็นปัญหาที่ยากในเชิงตัวเลข

ขวา: อัตราเงินเฟ้อควอนตัมอันดับสองของสถานการณ์สามเหลี่ยม อัตราเงินเฟ้อจะพิจารณาสำเนาของสถานะและการวัดตามที่อธิบายไว้ การใช้สำเนาขององค์ประกอบดั้งเดิมแสดงถึงความสมมาตรจำนวนมาก ดังนั้นการแจกแจงที่เข้ากันได้กับสถานการณ์นี้จึงสามารถระบุลักษณะได้ผ่านการเขียนโปรแกรมแบบกึ่งจำกัด

สรุปยอดนิยม

หนึ่งในความท้าทายหลักทางวิทยาศาสตร์คือการระบุว่าสิ่งใดเป็นสาเหตุที่อยู่เบื้องหลังความสัมพันธ์ที่สังเกตได้ วัคซีนมีผลกับโรคหรือไม่? การเพิ่มเงินเดือนกระตุ้นให้เกิดการใช้จ่ายหรือไม่? คำถามทั้งหมดเหล่านี้สามารถกำหนดขึ้นโดยใช้เครื่องมือของการอนุมานเชิงสาเหตุ แต่มักจะตอบเป็นตัวเลขได้ยาก เมื่อเร็ว ๆ นี้ มีเครื่องมือใหม่ ๆ ปรากฏขึ้นในด้านควอนตัม nonlocality เรียกว่าวิธีเงินเฟ้อ ที่ช่วยให้ปัญหาหนัก ๆ เหล่านี้สามารถแก้ไขได้ ในงานนี้ เรานำเสนอแพ็คเกจ Python ที่นำเมธอดดังกล่าวไปใช้

► ข้อมูล BibTeX

@article{Boghiu2023inflationpython, doi = {10.22331/q-2023-05-04-996}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-05-04-996}, title = {เงินเฟ้อ: a {P}ไลบรารี ython สำหรับความเข้ากันได้เชิงสาเหตุของคลาสสิกและควอนตัม}, ผู้เขียน = {Boghiu, Emanuel-Cristian และ Wolfe, Elie และ Pozas-Kerstjens, Alejandro}, วารสาร = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, ผู้เผยแพร่ = {{Verein zur F{"{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, ปริมาณ = {7}, หน้า = {996}, เดือน = พฤษภาคม, ปี = {2023} }

► ข้อมูลอ้างอิง

[1] จูเดีย เพิร์ล. “ความเป็นเหตุเป็นผล: แบบจำลอง การให้เหตุผล และการอนุมาน”. สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์. (2009).
https://doi.org/10.1017/CBO9780511803161

[2] แดน ไกเกอร์ และคริสโตเฟอร์ มีค “การกำจัดเชิงปริมาณสำหรับปัญหาทางสถิติ”. ใน Proc ประชุมครั้งที่ 15 ไม่แน่นอน อาร์ทิฟ อินเทล. (อวย, 1999). หน้า 226–235. (1995). arXiv:1301.6698.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1301.6698
arXiv: 1301.6698

[3] จินเทียนและจูเดียเพิร์ล. “นัยที่ทดสอบได้ของโมเดลเชิงสาเหตุที่มีตัวแปรแฝง”. ใน Proc การประชุมครั้งที่ 18 ไม่แน่นอน อาร์ทิฟ อินเทล. (อวย, 2002). หน้า 519–527. (2002). arXiv:1301.0608.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1301.0608
arXiv: 1301.0608

[4] หลุยส์ เดวิด การ์เซีย, ไมเคิล สติลแมน และแบร์นด์ สตอร์มเฟลส์ “เรขาคณิตเชิงพีชคณิตของโครงข่ายแบบเบส์”. สัญลักษณ์เจ. คอมพิวเตอร์ 39, 331–355 (2005). arXiv:คณิตศาสตร์/0301255.
https://doi.org/10.1016/j.jsc.2004.11.007
arXiv:คณิตศาสตร์/0301255

[5] หลุยส์ เดวิด การ์เซีย. “สถิติพีชคณิตในการเลือกแบบจำลอง”. ใน Proc การประชุมครั้งที่ 20 ไม่แน่นอน อาร์ทิฟ อินเทล. (อวย, 2004). หน้า 177–184. (2014). arXiv:1207.4112.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1207.4112
arXiv: 1207.4112

[6] Ciarán M. Lee และ Robert W. Spekkens “การอนุมานเชิงสาเหตุผ่านเรขาคณิตเชิงพีชคณิต: การทดสอบความเป็นไปได้สำหรับโครงสร้างเชิงสาเหตุเชิงหน้าที่ด้วยตัวแปรสังเกตแบบไบนารีสองตัว” J. การอนุมานเชิงสาเหตุ 5, 20160013 (2017). arXiv:1506.03880.
https://doi.org/10.1515/jci-2016-0013
arXiv: 1506.03880

[7] Nicolas Brunner, Daniel Cavalcanti, Stefano Pironio, Valerio Scarani และ Stephanie Wehner “กระดิ่งนอกสถานที่”. รายได้ Mod ฟิสิกส์ 86, 419–478 (2014). arXiv:1303.2849.
https://doi.org/10.1103/RevModPhys.86.419
arXiv: 1303.2849

[8] จอห์น เอส. เบลล์. "ในความขัดแย้งของ Einstein-Podolsky-Rosen" ฟิสิกส์ Physique Fizika 1, 195–200 (1964)
https://doi.org/10.1103/PhysicsPhysiqueFizika.1.195

[9] Christopher J. Wood และ Robert W. Spekkens “บทเรียนของอัลกอริทึมการค้นพบเชิงสาเหตุสำหรับความสัมพันธ์เชิงควอนตัม: คำอธิบายเชิงสาเหตุของการละเมิดความไม่เท่าเทียมกันของเบลล์จำเป็นต้องมีการปรับแต่งอย่างละเอียด” นิว เจ. ฟิส 17, 033002 (2015). arXiv:1208.4119.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/17/3/033002
arXiv: 1208.4119

[10] Rafael Chaves, Richard Kueng, Jonatan B. Brask และ David Gross “การรวมกรอบสำหรับการผ่อนคลายสมมติฐานเชิงสาเหตุในทฤษฎีบทของเบลล์”. ฟิสิกส์ รายได้ Lett 114, 140403 (2015). arXiv:1411.4648.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.114.140403
arXiv: 1411.4648

[11] Cyril Branciard, Nicolas Gisin และ Stefano Pironio “การอธิบายลักษณะความสัมพันธ์นอกพื้นที่ที่สร้างขึ้นโดยการแลกเปลี่ยนสิ่งกีดขวาง” ฟิสิกส์ รายได้ Lett 104, 170401 (2010). arXiv:0911.1314.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.104.170401
arXiv: 0911.1314

[12] Cyril Branciard, Denis Rosset, Nicolas Gisin และ Stefano Pironio “ความสัมพันธ์แบบทวิภาคกับแบบไม่ทวิภาคในการทดลองการแลกเปลี่ยนสิ่งพัวพัน”. ฟิสิกส์ รายได้ ก 85, 032119 (2012). arXiv:1112.4502.
https://doi.org/10.1103/PhysRevA.85.032119
arXiv: 1112.4502

[13] โทเบียส ฟริตซ์. "เกินทฤษฎีบทของ Bell: สถานการณ์ความสัมพันธ์" นิว เจ. ฟิส 14, 103001 (2012). arXiv:1206.5115.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/14/10/103001
arXiv: 1206.5115

[14] โธมัส ซี. เฟรเซอร์ และเอลี วูล์ฟ “ความไม่เท่าเทียมกันเชิงสาเหตุซึ่งยอมรับการละเมิดควอนตัมในโครงสร้างสามเหลี่ยม” ฟิสิกส์ รายได้ ก 98, 022113 (2018). arXiv:1709.06242.
https://doi.org/10.1103/PhysRevA.98.022113
arXiv: 1709.06242

[15] โธมัส ฟาน ฮิมบีค, โจนาตัน บอร์ บรัสค์, สเตฟาโน ปิโรนิโอ, ราวิชันการ์ รามานาธาน, อานา เบเลน ซานซ์ และเอลี วูล์ฟ “การละเมิดควอนตัมในสถานการณ์เครื่องมือและความสัมพันธ์กับสถานการณ์เบลล์” ควอนตัม 3, 186 (2019) arXiv:1804.04119.
https://doi.org/10.22331/q-2019-09-16-186
arXiv: 1804.04119

[16] Armin Tavakoli, Alejandro Pozas-Kerstjens, Ming-Xing Luo และ Marc-Olivier Renou "กระดิ่ง nonlocity ในเครือข่าย". ตัวแทน Prog ฟิสิกส์ 85, 056001 (2022). arXiv:2104.10700.
https://doi.org/10.1088/1361-6633/ac41bb
arXiv: 2104.10700

[17] Alejandro Pozas-Kerstjens, Rafael Rabelo, Łukasz Rudnicki, Rafael Chaves, Daniel Cavalcanti, Miguel Navascués และ Antonio Acín "ขอบเขตความสัมพันธ์แบบคลาสสิกและควอนตัมในเครือข่าย" ฟิสิกส์ รายได้ Lett 123, 140503 (2019). arXiv:1904.08943.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.123.140503
arXiv: 1904.08943

[18] Aditya Kela, Kai Von Prillwitz, Johan Åberg, Rafael Chaves และ David Gross “การทดสอบแบบกึ่งจำกัดสำหรับโครงสร้างเชิงสาเหตุแฝง”. IEEE ทรานส์ รายละเอียด ทฤษฎี 66, 339–349 (2020) arXiv:1701.00652.
https://doi.org/10.1109/TIT.2019.2935755
arXiv: 1701.00652

[19] โยฮัน โอแบร์ก, รานิเอรี เนรี, คริสเตียโน ดูอาร์เต และราฟาเอล ชาเวส “การทดสอบแบบกึ่งจำกัดสำหรับโทโพโลยีเครือข่ายควอนตัม” ฟิสิกส์ รายได้ Lett 125, 110505 (2020). arXiv:2002.05801.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.125.110505
arXiv: 2002.05801

[20] หมิงซิงหลัว. “อสมการ Bell แบบไม่เชิงเส้นที่มีประสิทธิภาพในการคำนวณสำหรับเครือข่ายควอนตัม” ฟิสิกส์ รายได้ Lett 120, 140402 (2018). arXiv:1707.09517.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.120.140402
arXiv: 1707.09517

[21] Marc-Olivier Renou, Yuyi Wang, Sadra Boreiri, Salman Beigi, Nicolas Gisin และ Nicolas Brunner “ข้อจำกัดของความสัมพันธ์ในเครือข่ายสำหรับทรัพยากรควอนตัมและไม่มีการส่งสัญญาณ” ฟิสิกส์ รายได้ Lett 123, 070403 (2019). arXiv:1901.08287.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.123.070403
arXiv: 1901.08287

[22] Elie Wolfe, Robert W. Spekkens และ Tobias Fritz “เทคนิคเงินเฟ้อสำหรับการอนุมานเชิงสาเหตุด้วยตัวแปรแฝง”. J. การอนุมานเชิงสาเหตุ 7, 20170020 (2019). arXiv:1609.00672.
https://doi.org/10.1515/jci-2017-0020
arXiv: 1609.00672

[23] Elie Wolfe, Alejandro Pozas-Kerstjens, Matan Grinberg, Denis Rosset, Antonio Acín และ Miguel Navascués “อัตราเงินเฟ้อควอนตัม: แนวทางทั่วไปสำหรับความเข้ากันได้เชิงสาเหตุของควอนตัม” ฟิสิกส์ รายได้ X 11, 021043 (2021) arXiv:1909.10519.
https://doi.org/10.1103/PhysRevX.11.021043
arXiv: 1909.10519

[24] Nicolas Gisin, Jean-Daniel Bancal, Yu Cai, Patrick Remy, Armin Tavakoli, Emmanuel Zambrini Cruzeiro, Sandu Popescu และ Nicolas Brunner “ข้อจำกัดของ nonlocity ในเครือข่ายจากการไม่มีสัญญาณและความเป็นอิสระ”. ณัฐ. ชุมชน 11, 2378 (2020). arXiv:1906.06495.
https://doi.org/10.1038/s41467-020-16137-4
arXiv: 1906.06495

[25] Alejandro Pozas-Kerstjens, Nicolas Gisin และ Armin Tavakoli “เครือข่ายเต็ม nonlocality”. ฟิสิกส์ รายได้ Lett 128, 010403 (2022). arXiv:2105.09325.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.128.010403
arXiv: 2105.09325

[26] Alejandro Pozas-Kerstjens, Nicolas Gisin และ Marc-Olivier Renou “ข้อพิสูจน์ของเครือข่ายควอนตัม nonlocality ในครอบครัวต่อเนื่องของการกระจาย” ฟิสิกส์ รายได้ Lett 130, 090201 (2023). arXiv:2203.16543.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.130.090201
arXiv: 2203.16543

[27] เอมานูเอล-คริสเตียน โบกิว, เอลี วูล์ฟ และอเลฮานโดร โปซาส-เคิร์สต์เยนส์ “ซอร์สโค้ดสำหรับอัตราเงินเฟ้อ”. เซโนโด 7305544 (2022).
https://doi.org/10.5281/zenodo.7305544

[28] Flavio Baccari, Daniel Cavalcanti, Peter Wittek และ Antonio Acín “การตรวจจับสิ่งกีดขวางที่ไม่ขึ้นกับอุปกรณ์อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับระบบหลายฝ่าย” ฟิสิกส์ รายได้ X 7, 021042 (2017) arXiv:1612.08551.
https://doi.org/10.1103/PhysRevX.7.021042
arXiv: 1612.08551

[29] Greg ver Steeg และ Aram Galstyan “ลำดับของการผ่อนคลายที่จำกัดโมเดลตัวแปรที่ซ่อนอยู่”. ในรายงานการประชุมครั้งที่ 717 เรื่องความไม่แน่นอนในปัญญาประดิษฐ์ หน้า 726–11. UAI'2011อาร์ลิงตัน เวอร์จิเนีย สหรัฐอเมริกา (1106.1636) AUAI กด. arXiv:XNUMX.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1106.1636
arXiv: 1106.1636

[30] มิเกล นาบาสคูเอส์ และเอลี วูล์ฟ “เทคนิคการพองตัวช่วยแก้ปัญหาความเข้ากันได้เชิงสาเหตุได้อย่างสมบูรณ์” J. การอนุมานเชิงสาเหตุ 8, 70 – 91 (2020). arXiv:1707.06476.
https://doi.org/10.1515/jci-2018-0008
arXiv: 1707.06476

[31] Laurens T. Ligthart และ David Gross “ลำดับชั้นของเงินเฟ้อและลำดับชั้นของโพลาไรเซชันเสร็จสมบูรณ์แล้วสำหรับสถานการณ์สองระดับควอนตัม” (2022) arXiv:2212.11299.
arXiv: 2212.11299

[32] Laurens T. Ligthart, Mariami Gachechiladze และ David Gross “ลำดับชั้นของอัตราเงินเฟ้อที่มาบรรจบกันสำหรับโครงสร้างเชิงสาเหตุเชิงควอนตัม” (2021) arXiv:2110.14659.
arXiv: 2110.14659

[33] Charles R. Harris, K. Jarrod Millman, Stéfan J. van der Walt และคณะ "การเขียนโปรแกรม Array ด้วย NumPy" ธรรมชาติ 585, 357–362 (2020)
https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2

[34] Aaron Meurer, Christopher P. Smith, Mateusz Paprocki และคณะ “SymPy: การคำนวณเชิงสัญลักษณ์ใน Python” เพียร์เจ คอมพิวเตอร์ วิทย์ 3, e103 (2017).
https://doi.org/10.7717/peerj-cs.103

[35] Pauli Virtanen, Ralf Gommers, Travis E. Oliphant และคณะ “SciPy 1.0: อัลกอริทึมพื้นฐานสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ใน Python” ณัฐ. วิธีที่ 17, 261–272 (2020)
https://doi.org/10.1038/s41592-019-0686-2

[36] Siu Kwan Lam, Antoine Pitrou และ Stanley Seibert “Numba: คอมไพเลอร์ Python JIT ที่ใช้ LLVM” ในการประชุมเชิงปฏิบัติการครั้งที่สองเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานคอมไพเลอร์ LLVM ใน HPC LLVM '15 นิวยอร์ก นิวยอร์ก สหรัฐอเมริกา (2015) สมาคมเพื่อคอมพิวเตอร์เครื่องจักร.
https://doi.org/10.1145/2833157.2833162

[37] MOSEK เอพีเอส “MOSEK Fusion API สำหรับ Python” https://docs.mosek.com/latest/pythonfusion/index.html (2019)
https://docs.mosek.com/latest/pythonfusion/index.html

[38] โยฮันน์ ลอฟแบร์ก. “YALMIP: กล่องเครื่องมือสำหรับการสร้างแบบจำลองและการเพิ่มประสิทธิภาพใน MATLAB” ในการดำเนินการประชุม CACSD ไทเป ไต้หวัน (2004). URL: yalmip.github.io/
https://yalmp.github.io/

[39] มิเกล นาวาสคูเอส์, สเตฟาโน ปิโรนิโอ และอันโตนิโอ อาซิน “ขอบเขตของความสัมพันธ์เชิงควอนตัม”. ฟิสิกส์ รายได้ Lett 98, 010401(2007). arXiv:quant-ph/0607119.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.98.010401
arXiv:ปริมาณ-ph/0607119

[40] มิเกล นาวาสคูเอส์, สเตฟาโน ปิโรนิโอ และอันโตนิโอ อาซิน "ลำดับชั้นบรรจบกันของโปรแกรมกึ่งกำหนดลักษณะชุดของความสัมพันธ์ควอนตัม" นิว เจ. ฟิส 10, 073013 (2008). arXiv:0803.4290.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/10/7/073013
arXiv: 0803.4290

[41] Stefano Pironio, Miguel Navascués และ Antonio Acín “การผ่อนคลายแบบบรรจบกันของปัญหาการปรับให้เหมาะสมพหุนามด้วยตัวแปรที่ไม่สลับสับเปลี่ยน”. สยาม เจ ออพติม 20, 2157–2180 (2010). arXiv:0903.4368.
https://doi.org/10.1137/090760155
arXiv: 0903.4368

[42] Tobias Moroder, Jean-Daniel Bancal, Yeong-Cherng Liang, Martin Hofmann และ Otfried Gühne “การวัดปริมาณสิ่งกีดขวางที่ไม่ขึ้นกับอุปกรณ์และแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้อง” ฟิสิกส์ รายได้ Lett 111, 030501(2013). arXiv:1302.1336.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.111.030501
arXiv: 1302.1336

[43] อเลฮานโดร โปซาส-เคิร์สต์เยนส์ “ข้อมูลควอนตัมนอกข้อมูลควอนตัม”. วิทยานิพนธ์ปริญญาเอก. Universitat Politécnica de Catalunya. (2019). URL: http://hdl.handle.net/10803/667696
http:///hdl.handle.net/10803/667696

[44] เอ็น. เดวิด เมอร์มิน. “ความลึกลับของควอนตัมมาเยือนอีกครั้ง” อาเมอร์. เจ. ฟิส. 58, 731–734 (พ.ศ. 1990).
https://doi.org/10.1119/1.16503

[45] เปาโล อาบีอูโซ, ทามาส คริวาชี, เอ็มมานูเอล-คริสเตียน โบกีอู, มาร์ก-โอลิวิเยร์ เรนู, อเลฮานโดร โปซาส-เคิร์สต์เจนส์ และอันโตนิโอ อาซิน “โฟตอนเดี่ยวที่ไม่ใช่โฟตอนในเครือข่ายควอนตัม” ฟิสิกส์ รายได้การวิจัย 4, L012041 (2022) arXiv:2108.01726.
https://doi.org/10.1103/PhysRevResearch.4.L012041
arXiv: 2108.01726

[46] Mariami Gachechiladze, Nikolai Miklin และ Rafael Chaves "การหาปริมาณอิทธิพลเชิงสาเหตุต่อหน้าสาเหตุทั่วไปเชิงควอนตัม" ฟิสิกส์ รายได้ Lett 125, 230401 (2020). arXiv:2007.01221.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.125.230401
arXiv: 2007.01221

[47] Iris Agresti, Davide Poderini, Leonardo Guerini, Michele Mancusi, Gonzalo Carvacho, Leandro Aolita, Daniel Cavalcanti, Rafael Chaves และ Fabio Sciarrino “การสร้างการสุ่มที่ได้รับการรับรองโดยไม่ขึ้นกับอุปกรณ์ทดลองพร้อมโครงสร้างเชิงสาเหตุของเครื่องมือ” ชุมชน ฟิสิกส์ 3, 110 (2020). arXiv:1905.02027.
https://doi.org/10.1038/s42005-020-0375-6
arXiv: 1905.02027

[48] Iris Agresti, Davide Poderini, Beatrice Polacchi, Nikolai Miklin, Mariami Gachechiladze, Alessia Suprano, Emanuele Polino, Giorgio Milani, Gonzalo Carvacho, Rafael Chaves และ Fabio Sciarrino “การทดสอบเชิงทดลองของอิทธิพลเชิงสาเหตุของควอนตัม”. วิทย์ ผู้ช่วย 8, eabm1515 (2022). arXiv:2108.08926.
https://doi.org/10.1126/sciadv.abm1515
arXiv: 2108.08926

[49] เชน แมนส์ฟิลด์ และ โทเบียส ฟริทซ์ “ความขัดแย้งนอกพื้นที่ของ Hardy และเงื่อนไขที่เป็นไปได้สำหรับนอกพื้นที่” พบ. ฟิสิกส์ 42, 709–719 (2012). arXiv:1105.1819.
https://doi.org/10.1007/s10701-012-9640-1
arXiv: 1105.1819

[50] เดนิส รอสเซ็ต, เฟลิเป มอนเตอาเลเกร-โมรา และฌอง-แดเนียล บานกาล “RepLAB: แนวทางการคำนวณ/เชิงตัวเลขสู่ทฤษฎีการเป็นตัวแทน” ในทฤษฎีควอนตัมและสมมาตร. หน้า 643–653. ซีรี่ส์ CRM ในฟิสิกส์คณิตศาสตร์ การประชุมวิชาการนานาชาติครั้งที่ 11, มอนทรีออล, สปริงเกอร์ (2021) arXiv:1911.09154.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-55777-5_60
arXiv: 1911.09154

[51] Kim-Chuan Toh, Michael J. Todd และ Reha H. Tütüncü “SDPT3 — ชุดซอฟต์แวร์ MATLAB สำหรับการเขียนโปรแกรมแบบกึ่งจำกัด” เพิ่มประสิทธิภาพ ซอฟท์แวร์เมท็อดส์ 11, 545–581 (1999).
https://doi.org/10.1080/10556789908805762

[52] สตีเวน ไดมอนด์ และสตีเฟน บอยด์ “CVXPY: ภาษาการสร้างแบบจำลองที่ฝังใน Python สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพแบบนูน” เจ มัค เรียนรู้. ความละเอียด 17, 1–5 (2016). arXiv:1603.00943.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1603.00943
arXiv: 1603.00943

[53] เบรนแดน โอโดโนฮิว, อีริก ชู, นีล พาริกห์ และสตีเฟน บอยด์ “SCS: แยกตัวแก้รูปกรวย” https://github.com/cvxgrp/scs (2021)
https://github.com/cvxgrp/scs

[54] การเพิ่มประสิทธิภาพ Gurobi, LLC “คู่มืออ้างอิง Gurobi Optimizer” https:///www.gurobi.com (2022).
https:///www.gurobi.com

[55] Guillaume Sagnol และ Maximilian Stahlberg “PICOS: อินเทอร์เฟซ Python สำหรับตัวแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพรูปกรวย” J. ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส 7, 3915 (2022).
https://doi.org/10.21105/joss.03915

[56] Martin S. Andersen, Joachim Dahl และ Lieven Vandenberghe “CVXOPT: ซอฟต์แวร์ Python สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพนูน” http://cvxopt.org/ (2015).
http://cvxopt.org/

[57] ดาเนียล บรอช และ เอเตียน เดอ เคลิร์ก “การลดสัดส่วนของจอร์แดนสำหรับการปรับแต่งกรวยให้เหมาะสมเหนือกรวยที่ไม่เป็นลบสองเท่า: ทฤษฎีและซอฟต์แวร์” เพิ่มประสิทธิภาพ ซอฟต์แวร์เมธอด 37 พ.ย. 2001–2020 (พ.ศ. 2022) arXiv:2001.11348.
https://doi.org/10.1080/10556788.2021.2022146
arXiv: 2001.11348

อ้างโดย

[1] Robin Lorenz และ Sean Tull, “แบบจำลองเชิงสาเหตุในแผนภาพสตริง”, arXiv: 2304.07638, (2023).

การอ้างอิงข้างต้นมาจาก are อบต./นาซ่าโฆษณา (ปรับปรุงล่าสุดสำเร็จ 2023-05-05 01:00:09 น.) รายการอาจไม่สมบูรณ์เนื่องจากผู้จัดพิมพ์บางรายไม่ได้ให้ข้อมูลอ้างอิงที่เหมาะสมและครบถ้วน

On บริการอ้างอิงของ Crossref ไม่พบข้อมูลอ้างอิงงาน (ความพยายามครั้งสุดท้าย 2023-05-05 01:00:08)

บทความนี้เผยแพร่ใน Quantum ภายใต้ the ครีเอทีฟคอมมอนส์แบบแสดงที่มา 4.0 สากล (CC BY 4.0) ใบอนุญาต ลิขสิทธิ์ยังคงอยู่กับผู้ถือลิขสิทธิ์ดั้งเดิม เช่น ผู้เขียนหรือสถาบันของพวกเขา

เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
การสร้างอนาคตโดย Adryenn Ashley เข้าถึงได้ที่นี่.
ซื้อและขายหุ้นในบริษัท PRE-IPO ด้วย PREIPO® เข้าถึงได้ที่นี่.
ที่มา: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-05-04-996/

ประทับเวลา: May 4, 2023

ประทับเวลา: May 23, 2023

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

การผ่อนคลายสถิติหลายเวลาในระบบควอนตัม

อนุภาคมาถึงเมื่อใด

การแยกตัวประกอบที่เสถียรสำหรับปัจจัยเฟสของการประมวลผลสัญญาณควอนตัม

การเปลี่ยนแปลงการแยกส่วนตัวถังแบบไดนามิกของก๊าซ Tonks ในศักยภาพการขับขี่แบบกึ่งคาบ

ความขัดแย้งของ Hardy แบบเอียงสำหรับการสกัดแบบสุ่มที่ไม่ขึ้นอยู่กับอุปกรณ์

Mitiq: แพ็คเกจซอฟต์แวร์สำหรับการบรรเทาข้อผิดพลาดในคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีเสียงดัง

ข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์ที่ผ่อนคลายสำหรับวงจรรหัสพื้นผิวโดยใช้ไดนามิกของเวลา

การรู้จำเฟสควอนตัมด้วยวิธีควอนตัมเคอร์เนล

การแยกควอนตัมอย่างมีประสิทธิภาพออกจากความสัมพันธ์แบบคลาสสิกสำหรับสถานะผสมที่มีประจุคงที่

ความโค้งของหน้าและความยุ่งเหยิงทั่วไปในเลนส์เชิงเส้น

เกี่ยวกับเรา

การค้นหาแนวตั้ง & Ai

ระบบปฏิบัติการ

การติดต่อ

ลงชื่อเข้าใช้