Esta equação de 250 anos recebeu um produto quântico

“Eu diria que este é um ponto de viragem na física matemática”, disse o professor Valerio Scarani, vice-diretor e investigador principal e membro da equipe. Seus coautores nas obras publicadas em 28 de agosto de 2025 Revisão de Cartas de Física Professor Franchezo Pussymi da Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong, China e da Universidade de Nagoya, no Japão.

“A Regra de Bayus nos ajuda a fazer as melhores suposições em 250 anos. Agora ensinamos alguns truques quânticos”, disse a professora Pussymi.

Embora outros pesquisadores tenham sugerido anteriormente as versões quânticas da regra de Bayus, este grupo é o primeiro do destino de um verdadeiro beeus quântico baseado em um princípio físico importante.

Probabilidade condicional

O destino de Bayus leva o nome de Thomas Payas, e ele descreveu seu método de cálculo de liberdade condicional em “um artigo para resolver um problema na teoria das oportunidades”.

Imagine alguém que testa a favor da febre. Eles já podem ter suspeitado da doença, mas esta nova decisão altera a sua avaliação da situação. O destino de Bayus fornece uma forma formal de renovar essa crença, o fato de o teste estar incorreto e os resultados das pré-suposições da pessoa.

O destino considera os procedimentos do trust e não os fatos completos. Esta explicação inspirou o debate entre as estatísticas, e alguns argumentam que alguns deveriam referir-se à frequência objetiva do que à esperança subjetiva. No entanto, quando a incerteza e a confiança desempenham um papel, a regra de Bayus é amplamente reconhecida como uma estrutura racional para a decisão. Atualmente, ele oferece suporte a inúmeras aplicações, desde exames médicos e previsão do tempo até ciência de dados e aprendizado mecânico.

A política de mudança mínima

Ao calcular probabilidades com o destino de Bayus, o princípio da mudança mínima é descartado. Matematicamente, o princípio da mudança mínima reduz a distância entre a confiança inicial e a renovada. Instintivamente, fica-se com a impressão de que as crenças se renovam da menor forma compatível com qualquer nova informação. No caso do teste de febre, por exemplo, um teste negativo não indica que a pessoa está saudável, mas sim que pode estar com febre.

Em seu trabalho, o Professor Scarani, o Professor Assistente Bai e o Professor Pussymy do Departamento de NUS começaram com um análogo quântico com uma política de mudança mínima. Eles mediram a mudança em termos de confiabilidade quântica, que é a medida da intimidade entre as condições quânticas.

Os pesquisadores sempre pensaram que deveria haver abelhas quânticas como regra dos estados quânticos. Por exemplo, um nível quântico de partícula fornece a probabilidade de ser encontrada em lugares diferentes. O objetivo é determinar toda a posição quântica, mas a partícula é encontrada em um só lugar quando uma medição é feita. Esta nova informação posteriormente renovará a confiança e aumentará a probabilidade no local.

O grupo recebeu o destino de suas abelhas quânticas aumentando a confiabilidade entre os dois objetos que representam o processo direto e reverso, de acordo com a apresentação da junta clássica. Aumentar a confiabilidade equivale a reduzir mudanças. Em alguns casos, as suas equações correspondem ao Mapa de Recuperação de Apostas, que foi proposto por Tens Bedz na década de 1980, e mais tarde foi identificado como um dos candidatos ao regime de Quantum Bayus com base nos seus activos.

“Esta é a primeira vez que obtemos isso de uma alta política, pode ser uma verificação do uso do Mapa de Apostas”, disse o professor Scarani. O mapa PETZ em computação quântica para tarefas como correção de erros quânticos e aprendizado mecânico contém possíveis aplicações. O comité planeia investigar se a utilização da política de mudança mínima para outras atividades quânticas revelará outras soluções.