Tim peneliti internasional telah mengidentifikasi rekan kuantum untuk aturan Bayes.
Kemungkinan yang Anda tetapkan untuk suatu acara dipengaruhi oleh apa yang sudah Anda yakini tentang kondisi sekitarnya. Ini adalah prinsip dasar aturan Bayes, sebuah metode untuk menghitung probabilitas yang pertama kali diperkenalkan pada 1763. Sekelompok ilmuwan internasional kini telah menunjukkan bagaimana aturan ini juga berlaku dalam ranah fisika kuantum.
“Saya akan mengatakan itu adalah terobosan dalam fisika matematika,” kata Profesor Valerio Scarani, wakil direktur dan penyelidik utama di Center for Quantum Technologies, dan anggota tim. Rekan penulisnya tentang karya yang diterbitkan di Surat Ulasan Fisik adalah Asisten Profesor Ge Bai di Universitas Sains dan Teknologi Hong Kong di Cina, dan Profesor Francesco Buscemi di Universitas Nagoya di Jepang.
“Aturan Bayes telah membantu kami membuat tebakan yang lebih cerdas selama 250 tahun. Sekarang kami telah mengajarkannya beberapa trik kuantum,” kata Prof Buscemi.
Sementara para peneliti di depan mereka telah mengusulkan analog kuantum untuk aturan Bayes, mereka adalah orang pertama yang mendapatkan aturan kuantum Bayes dari prinsip dasar.
Probabilitas bersyarat
Aturan Bayes mengambil namanya dari Thomas Bayes, yang pertama kali menggambarkan probabilitas bersyarat di ‘Esai untuk memecahkan masalah dalam doktrin peluang ‘.
Bayangkan situasi di mana seseorang menerima tes flu positif. Mereka mungkin sudah mencurigai penyakit, tetapi hasil tes mengubah cara mereka menilai kondisi mereka. Aturan Bayes menawarkan kerangka kerja untuk menghitung kemungkinan flu yang menyumbang tidak hanya untuk hasil tes dan kemungkinan kesalahan tetapi juga untuk asumsi orang sebelumnya.
Aturan ini memperlakukan probabilitas sebagai ukuran kepercayaan pada kemungkinan suatu peristiwa. Perspektif ini kontroversial, karena beberapa ahli statistik berpendapat bahwa probabilitas harus mewakili sesuatu yang “objektif” daripada berdasarkan kepercayaan. Namun, ketika pengetahuan dan asumsi sebelumnya penting, aturan Bayes berfungsi sebagai alat penalaran yang diterima secara luas. Untuk alasan ini, ini menjadi penting dalam bidang mulai dari kedokteran dan meteorologi hingga ilmu data dan Pembelajaran Mesin.
Prinsip Perubahan Minimum
Saat menghitung probabilitas dengan aturan Bayes, prinsip perubahan minimum dipatuhi. Secara matematis, prinsip perubahan minimum meminimalkan jarak antara distribusi probabilitas bersama dari keyakinan awal dan yang diperbarui. Secara intuitif, ini adalah gagasan bahwa untuk setiap informasi baru, keyakinan diperbarui dengan cara sekecil mungkin yang kompatibel dengan fakta -fakta baru. Dalam kasus tes flu, misalnya, tes negatif tidak akan menyiratkan bahwa orang tersebut sehat, tetapi lebih cenderung memiliki flu.
Dalam pekerjaan mereka, Prof Scarani, yang juga dari Departemen Fisika NUS, Asst Prof Bai, dan Prof Buscemi dimulai dengan analog kuantum dengan prinsip perubahan minimum. Mereka mengukur perubahan dalam hal kesetiaan kuantum, yang merupakan ukuran kedekatan antara keadaan kuantum.
Para peneliti selalu berpikir aturan kuantum Bayes harus ada karena status kuantum mendefinisikan probabilitas. Misalnya, keadaan kuantum suatu partikel memberikan probabilitasnya ditemukan di lokasi yang berbeda. Tujuannya adalah untuk menentukan seluruh keadaan kuantum, tetapi partikel hanya ditemukan di satu lokasi ketika pengukuran dilakukan. Informasi baru ini kemudian akan memperbarui keyakinan, meningkatkan probabilitas di sekitar lokasi itu.
Turunkan aturan kuantum Bayes
Tim memperoleh aturan kuantum Bayes mereka dengan memaksimalkan kesetiaan antara dua objek yang mewakili proses maju dan terbalik, dalam analogi dengan distribusi probabilitas bersama klasik. Memaksimalkan kesetiaan setara dengan meminimalkan perubahan. Mereka menemukan dalam beberapa kasus persamaan mereka cocok dengan peta pemulihan PETZ, yang diusulkan oleh Dénes Petz pada 1980 -an dan kemudian diidentifikasi sebagai salah satu kandidat yang paling mungkin untuk aturan Quantum Bayes berdasarkan hanya pada propertinya.
“Ini adalah pertama kalinya kami memperolehnya dari prinsip yang lebih tinggi, yang bisa menjadi validasi untuk menggunakan peta petz,” kata Prof Scarani. Peta Petz memiliki aplikasi potensial Komputasi kuantum Untuk tugas seperti koreksi kesalahan kuantum dan pembelajaran mesin. Tim berencana untuk mengeksplorasi apakah menerapkan prinsip perubahan minimum untuk langkah -langkah kuantum lainnya dapat mengungkapkan solusi lain.
Referensi: “Aturan Quantum Bayes dan Petz Transpose Map dari Prinsip Perubahan Minimum” oleh Ge Bai, Francesco Buscemi dan Valerio Scarani, 28 Agustus 2025, Surat Ulasan Fisik.
Dua: 10.1103/5n4p-bxhm
Jangan pernah melewatkan terobosan: Bergabunglah dengan buletin ScitechDaily.
BN Babel
