Quantum and Classical Markovian Graphical Causal Models and Their Identification
Notice bibliographique
Résumé
Markov categories allow formalization of probabilistic and causal reasoning in a general setting that applies uniformly to many different kinds of classical probabilistic processes. It has so far been challenging, however, to generalize these techniques to reasoning about quantum processes, as the quantum no-cloning theorem forbids "copy" maps of the sort that have been used to axiomatize conditional independence, and the related notions of complete common causes and Markovianity, in classical Bayesian networks. Here, we introduce a new categorical notion of Markovian causal model, according to which a distinguished subcategory of "common cause" maps plays a similar role to that of "copy" maps in the categorical formulation of Bayesian networks. Moreover, defining causal models as second-order processes yields a clean and flexible formulation of interventions. Our formalism is both rich enough to handle "complete common cause" assumptions and general enough to encompass not only standard classical causal identification scenarios, but also quantum causal scenarios and new kinds of classical causal identification based on imperfect observations. Furthermore, we show that one can reason uniformly across all of these cases using string-diagrammatic techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».