這個250年的方程式已經實現了量子改造

“我想說，這是數學物理學的一項突破，”量子技術和小組成員中心副主任兼主要研究員瓦萊里奧·薩納尼（Valerio Sanaani）老師說。作者發表於 2025 年 8 月 28 日 物理評論信 GE是中國香港大學的巫師老師，Francesco Buscemi是日本名古屋大學的巫師老師。

“貝葉斯”規則只幫助我們發明智能250年。現在，我們教授了一些量子技巧，”布塞姆教授說。

其他研究人員提出了貝葉斯標準的量子版本，儘管該標準是基於真正的量子基礎規則的真實物理原理。

條件概率

貝葉斯規則被稱為托馬斯·貝葉斯，“他描述了他的計算方法，能夠解決選項學說中的問題。”

想像一下某人的流感檢測呈陽性。您可能已經患有某種疾病，但這個新結果改變了狀態評估。貝葉斯規則提供了更新這種信念、錯誤測試的概率和人們的預先假設的系統方法。

這些規則將概率視為信念的衡量標準，而不是絕對事件的衡量標準。這種解釋引發了統計學之間的討論，某種概率應該代表客觀頻率而不是主觀置信度。然而，當不確定性和信念相遇時，貝葉斯規則作為理性決策框架就非常受歡迎。它目前有許多應用，從醫學測試和氣象預測到學習科學和機器。

最小變化原則

用和平法則計算概率時，遵循最小變化原則。從數學上講，最小變化原則減少了初始信念和最新信念之間的統一概率之間的距離。直觀上，這是針對以最小方式更新以與新更新兼容的任何信息。例如，就流感檢測而言，陰性檢測並不意味著健康人可能患有流感。

在他的工作中，Sanaani Profan、新加坡國立大學系係以及 BUSCEMI 開始根據最小變化原理進行量子分析。他們量化了量子保真度的變化，因為它是量子情況之間接近程度的衡量標準。

研究人員一直認為貝葉斯規則應該是量子規則，因為量子態定義了概率。例如，粒子的量子態提供了在不同位置找到的概率。目標是確定完整的量子情況，但測量完成後只能找到一個粒子位置。這些新信息將通過鼓勵有關該位置的概率來更新信念。

該團隊利用他的貝葉斯規則，最大化代表相反過程的兩個對象的忠實度，模擬經典概率分佈。忠誠度最大化相當於最小化變化。在某些情況下，他們用 Dénes Petz 在 20 世紀 80 年代提出的恢復圖找到了方程，然後根據其性質確定了量子規則權威的候選者。

“第一次是第一次源自更高的原理，即使用PEZet圖的驗證，”Sanaani教授說。 PEZZ圖可以在量子應用中實現量子應用和學習機器。至少應用組中最小變化的應用可以顯示其他量子測量，從而顯示其他解決方案。