Analysing multiparticle quantum states

The analysis of multiparticle quantum states is a central problem in quantum information processing. This task poses several challenges for experimenters and theoreticians. We give an overview over current problems and possible solutions concerning systematic errors of quantum devices, the reconstruction of quantum states, and the analysis of correlations and complexity in multiparticle density matrices.Comment: 20 pages, 4 figures, prepared for proceedings of the "Quantum [Un]speakables II" conference (Vienna, 2014

AutoBayes Program Synthesis System Users Manual

Program synthesis is the systematic, automatic construction of efficient executable code from high-level declarative specifications. AutoBayes is a fully automatic program synthesis system for the statistical data analysis domain; in particular, it solves parameter estimation problems. It has seen many successful applications at NASA and is currently being used, for example, to analyze simulation results for Orion. The input to AutoBayes is a concise description of a data analysis problem composed of a parameterized statistical model and a goal that is a probability term involving parameters and input data. The output is optimized and fully documented C/C++ code computing the values for those parameters that maximize the probability term. AutoBayes can solve many subproblems symbolically rather than having to rely on numeric approximation algorithms, thus yielding effective, efficient, and compact code. Statistical analysis is faster and more reliable, because effort can be focused on model development and validation rather than manual development of solution algorithms and code

Marginal likelihoods in phylogenetics: a review of methods and applications

By providing a framework of accounting for the shared ancestry inherent to all life, phylogenetics is becoming the statistical foundation of biology. The importance of model choice continues to grow as phylogenetic models continue to increase in complexity to better capture micro and macroevolutionary processes. In a Bayesian framework, the marginal likelihood is how data update our prior beliefs about models, which gives us an intuitive measure of comparing model fit that is grounded in probability theory. Given the rapid increase in the number and complexity of phylogenetic models, methods for approximating marginal likelihoods are increasingly important. Here we try to provide an intuitive description of marginal likelihoods and why they are important in Bayesian model testing. We also categorize and review methods for estimating marginal likelihoods of phylogenetic models, highlighting several recent methods that provide well-behaved estimates. Furthermore, we review some empirical studies that demonstrate how marginal likelihoods can be used to learn about models of evolution from biological data. We discuss promising alternatives that can complement marginal likelihoods for Bayesian model choice, including posterior-predictive methods. Using simulations, we find one alternative method based on approximate-Bayesian computation (ABC) to be biased. We conclude by discussing the challenges of Bayesian model choice and future directions that promise to improve the approximation of marginal likelihoods and Bayesian phylogenetics as a whole.Comment: 33 pages, 3 figure

Statistics, Causality and Bell's Theorem

Bell's [Physics 1 (1964) 195-200] theorem is popularly supposed to establish the nonlocality of quantum physics. Violation of Bell's inequality in experiments such as that of Aspect, Dalibard and Roger [Phys. Rev. Lett. 49 (1982) 1804-1807] provides empirical proof of nonlocality in the real world. This paper reviews recent work on Bell's theorem, linking it to issues in causality as understood by statisticians. The paper starts with a proof of a strong, finite sample, version of Bell's inequality and thereby also of Bell's theorem, which states that quantum theory is incompatible with the conjunction of three formerly uncontroversial physical principles, here referred to as locality, realism and freedom. Locality is the principle that the direction of causality matches the direction of time, and that causal influences need time to propagate spatially. Realism and freedom are directly connected to statistical thinking on causality: they relate to counterfactual reasoning, and to randomisation, respectively. Experimental loopholes in state-of-the-art Bell type experiments are related to statistical issues of post-selection in observational studies, and the missing at random assumption. They can be avoided by properly matching the statistical analysis to the actual experimental design, instead of by making untestable assumptions of independence between observed and unobserved variables. Methodological and statistical issues in the design of quantum Randi challenges (QRC) are discussed. The paper argues that Bell's theorem (and its experimental confirmation) should lead us to relinquish not locality, but realism.Comment: Published in at http://dx.doi.org/10.1214/14-STS490 the Statistical Science (http://www.imstat.org/sts/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org

The Democratization of News - Analysis and Behavior Modeling of Users in the Context of Online News Consumption

Die Erfindung des Internets ebnete den Weg für die Demokratisierung von Information. Die Tatsache, dass Nachrichten für die breite Öffentlichkeit zugänglicher wurden, barg wichtige politische Versprechen, wie zum Beispiel das Erreichen von zuvor uninformierten und daher oft inaktiven Bürgern. Diese konnten sich nun dank des Internets tagesaktuell über das politische Geschehen informieren und selbst politisch engagieren. Während viele Politiker und Journalisten ein Jahrzehnt lang mit dieser Entwicklung zufrieden waren, änderte sich die Situation mit dem Aufkommen der sozialen Online-Netzwerke (OSN). Diese OSNs sind heute nahezu allgegenwärtig – so beziehen inzwischen $67\%$ der Amerikaner zumindest einen Teil ihrer Nachrichten über die sozialen Medien. Dieser Trend hat die Kosten für die Veröffentlichung von Inhalten weiter gesenkt. Dies sah zunächst nach einer positiven Entwicklung aus, stellt inzwischen jedoch ein ernsthaftes Problem für Demokratien dar. Anstatt dass eine schier unendliche Menge an leicht zugänglichen Informationen uns klüger machen, wird die Menge an Inhalten zu einer Belastung. Eine ausgewogene Nachrichtenauswahl muss einer Flut an Beiträgen und Themen weichen, die durch das digitale soziale Umfeld des Nutzers gefiltert werden. Dies fördert die politische Polarisierung und ideologische Segregation. Mehr als die Hälfte der OSN-Nutzer trauen zudem den Nachrichten, die sie lesen, nicht mehr ($54\%$ machen sich Sorgen wegen Falschnachrichten). In dieses Bild passt, dass Studien berichten, dass Nutzer von OSNs dem Populismus extrem linker und rechter politischer Akteure stärker ausgesetzt sind, als Personen ohne Zugang zu sozialen Medien. Um die negativen Effekt dieser Entwicklung abzumildern, trägt meine Arbeit zum einen zum Verständnis des Problems bei und befasst sich mit Grundlagenforschung im Bereich der Verhaltensmodellierung. Abschließend beschäftigen wir uns mit der Gefahr der Beeinflussung der Internetnutzer durch soziale Bots und präsentieren eine auf Verhaltensmodellierung basierende Lösung. Zum besseren Verständnis des Nachrichtenkonsums deutschsprachiger Nutzer in OSNs, haben wir deren Verhalten auf Twitter analysiert und die Reaktionen auf kontroverse - teils verfassungsfeindliche - und nicht kontroverse Inhalte verglichen. Zusätzlich untersuchten wir die Existenz von Echokammern und ähnlichen Phänomenen. Hinsichtlich des Nutzerverhaltens haben wir uns auf Netzwerke konzentriert, die ein komplexeres Nutzerverhalten zulassen. Wir entwickelten probabilistische Verhaltensmodellierungslösungen für das Clustering und die Segmentierung von Zeitserien. Neben den Beiträgen zum Verständnis des Problems haben wir Lösungen zur Erkennung automatisierter Konten entwickelt. Diese Bots nehmen eine wichtige Rolle in der frühen Phase der Verbreitung von Fake News ein. Unser Expertenmodell - basierend auf aktuellen Deep-Learning-Lösungen - identifiziert, z. B., automatisierte Accounts anhand ihres Verhaltens. Meine Arbeit sensibilisiert für diese negative Entwicklung und befasst sich mit der Grundlagenforschung im Bereich der Verhaltensmodellierung. Auch wird auf die Gefahr der Beeinflussung durch soziale Bots eingegangen und eine auf Verhaltensmodellierung basierende Lösung präsentiert