Cómo crees que algo que quieres que suceda depende de lo que ya crees en la situación. Este concepto general constituye la base de las reglas de Beyos, es un método matemático para calcular la viabilidad, lanzado por primera vez en 1763. Ahora, un equipo internacional de científicos ha demostrado cómo las reglas de Bayes también se pueden aplicar a los estados cuánticos.
“Yo diría que se trata de un gran avance en la física matemática”, afirmó Valerio Scarani, subdirector de Tecnologías Cuánticas y profesor Valerio Scarani. Sus coautores sobre el trabajo publicado el 28 de agosto de 2025. La carta de revisión física Profesor asistente de Ciencia y Tecnología en la Universidad de Hong Kong en China y Francesco Busmy, profesor de la Universidad de Nagoa en Japón.
“Las reglas de Bayes nos ayudan a adivinar de forma más inteligente desde hace 250 años. Ahora les enseñamos algunas técnicas cuánticas”, dijo el profesor Busmy.
Aunque otros investigadores han sugerido previamente las versiones cuánticas de las reglas de Bayes, este equipo logró por primera vez las reglas de verdaderos baoms cuánticos basados en los principios físicos originales.
posibilidad condicional
Las reglas de Bayyes deben su nombre a Thomas Bayes, quien describió su método de cálculo de posibilidades condicionales en “un ensayo para resolver un problema en posibilidades”.
Imagínese a alguien que da positivo en la prueba de gripe. Si ya dudaban de la enfermedad, este nuevo resultado cambia su evaluación sobre la situación. Las reglas de Beyos proporcionan una forma sistemática de actualizar esa creencia, así como de que la prueba es incorrecta, además de tener en cuenta la posibilidad del precedente de una persona.
La regla considera las posibilidades como un sistema de fe más que como la verdad absoluta. Esta explicación ha generado controversia entre las estadísticas, algunos argumentan que la posibilidad de posibilidades debe presentarse por frecuencia objetiva en lugar de confianza subjetiva. Sin embargo, cuando la incertidumbre y la creencia influyen, las reglas de Bayes son ampliamente reconocidas como un marco racional para la toma de decisiones. Incluye innumerables aplicaciones, desde pruebas médicas y pronósticos meteorológicos hasta ciencia de datos y aprendizaje automático.
Cambio mínimo
Al calcular las posibilidades con las reglas de Bayois se obedece la política de cambio mínimo. Matemáticamente, el principio de cambio mínimo reduce la distancia entre la distribución del potencial conjunto de la creencia inicial y la actualizada. Consistentemente, esta es la idea de que para cualquier información nueva, las creencias se actualizan de la manera más pequeña posible que sea compatible con la nueva información. Por ejemplo, en el caso de las pruebas de gripe, una prueba negativa no implica que la persona esté sana, pero sí menos probable que tenga gripe.
En su trabajo, el profesor Scarani, que también trabaja en física en el departamento de NSS, comenzó con el análogo cuántico de la política de cambio mínimo del profesor adjunto Bou y el profesor Busmy. Determinan la cantidad de cambio en la lealtad cuántica, que es una medida de intimidad en el estado cuántico.
Los investigadores siempre piensan que las bahías cuánticas deberían tener reglas porque los estados cuánticos definen las posibilidades. Por ejemplo, la condición cuántica de una partícula ofrece la posibilidad de que se encuentre en varios lugares. El objetivo es determinar el estado cuántico completo, pero la partícula sólo se encuentra en un lugar cuando se realiza una medición. Esta nueva información actualizará la creencia, aumentando las posibilidades en el lugar.
El equipo ha logrado las reglas de los baoms cuánticos mediante la mayor fidelidad entre los dos objetos que presentan el proceso directo y el opuesto de acuerdo con la analogía con la distribución de una factibilidad conjunta clásica. Fayerousness equivale a reducir la alteración del máximo. En algunos casos, relacionan sus ecuaciones con el mapa de recuperación de petaj, propuesto por Denus Petz en el siglo 9, y más tarde sólo por su propiedad fue identificado como uno de los candidatos más posibles para las reglas del Quantum Bayes.
“Esta es la primera vez que lo obtenemos de una política superior, que puede ser válida para el uso de mapas de petaj”, dijo el profesor Scarrani. El mapa de Petz contiene aplicaciones potenciales en computación cuántica para trabajos como errores cuánticos y aprendizaje automático. El equipo planea explorar si la política de cambio mínimo aplicada a otros sistemas cuánticos puede publicar otras soluciones.
