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Enregistrement W4417192292 · doi:10.1142/s0129626425500148

Proxy Quantum Games

2025· article· en· W4417192292 sur OpenAlexaff
Georgios D. Varsamis, Ioannis Liliopoulos, Hamed Mohammadbagherpoor, Andreas K. Kostopoulos, Kristin Milchanowski, Evangelos Karamatskos, Panagiotis Dimitrakis, Richard P. Padbury, Ioannis G. Karafyllidis

Notice bibliographique

RevueParallel Processing Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensBusiness Development Bank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantumUnitary stateGame theoryStochastic gameQuantum pseudo-telepathyMaximizationClass (philosophy)Nash equilibrium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum games extend classical game theory into the quantum realm by incorporating quantum players and quantum strategies. Two-player quantum games have been widely studied and applied, among other areas, in optimization and decision-making. In this work, we introduce, formalize and analyze a novel class of three-player quantum games, referred to as Proxy Quantum Games (PQGs). In this setting, one player, the Controller, influences or governs the strategic operations executed by a second player, the Proxy, who, in turn, competes directly against a third player, the Opponent. The strategic influence is implemented via controlled unitary operations, whereby the Proxy’s available strategies are conditioned on the Controller’s quantum state. We further generalize the PQG framework by incorporating multiple Controllers acting on a common Proxy, thereby enabling the study of higher-order strategic interactions and multi-agent influence structures. The objective under consideration is the maximization of the Controller’s expected payoff, under various configurations of strategic control and entanglement. Comparative analyses are conducted between the PQG formulation and conventional multiplayer quantum games, highlighting key differences in strategic behavior and payoff distributions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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