Inflation：一个用于经典和量子因果兼容性的 Python 库

Inflation：一个用于经典和量子因果兼容性的 Python 库

时间戳：4年2023月8日57:XNUMX AM
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伊曼纽尔-克里斯蒂安·博吉乌1, 埃利·沃尔夫（Elie Wolfe）2及 亚历杭德罗·波萨斯-克斯特延斯3

1ICFO –佛罗伦萨科学技术研究所，巴塞罗那科学技术学院，08860卡斯特尔德费尔斯（巴塞罗那），西班牙
2物理理论周界研究所，加拿大安大略省滑铁卢，卡罗琳街北31号，N2L 2Y5
3Instituto de Ciencias Matemáticas (CSIC-UAM-UC3M-UCM), 28049 马德里, 西班牙

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抽象

我们介绍了 Inflation，这是一个 Python 库，用于评估观察到的概率分布是否与因果解释相符。 这是理论和应用科学中的一个核心问题，最近见证了量子非局域性领域的重大进展，即膨胀技术的发展。 Inflation 是一个可扩展的工具包，能够解决经典和量子范式中的纯因果兼容性问题和优化（松弛）兼容相关性集。 该库被设计为模块化并具有随时可用的能力，同时保持对低级对象的轻松访问以进行自定义修改。

特色图片：左图：三角形场景，其中三个可见随机变量 $A$、$B$ 和 $C$ 的值分别受到三个潜在变量 $rho_{AB}$ 中两个不同的影响， $rho_{BC}$ 和 $rho_{AC}$。 可以选择这些潜在变量作为共享随机性或量子态的来源。 每一方通过对收到的系统进行操作来创建其随机变量的值，如 $E_a$ 中所示。 回答 $A$、$B$ 和 $C$ 输出值的概率分布是否与此结构兼容是一个数值难题。

右：三角形场景的二阶量子膨胀。 通货膨胀考虑所描述的状态和测量的副本。 使用原始元素的副本意味着许多对称性，因此可以通过半定规划来表征与这种情况兼容的分布。

热门摘要

科学的主要挑战之一是确定哪些是某些观察到的相关性背后的原因。 疫苗对疾病有效吗？ 提高工资会鼓励消费吗？ 所有这些问题都可以使用因果推理工具进行分析，但通常很难在数字上回答。 最近，量子非局域性领域出现了新工具，称为膨胀方法，可以将这些难题放松为数值上易于处理的问题。 在这项工作中，我们提出了一个实现此类方法的 Python 包。

►BibTeX数据

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