Autodidactic QML：自律学習型量子風ルール学習テストベッド
概要
Autodidactic QMLは「測定不変量（measurement invariants）」と「限定的な観測可能性（limited observability）」のもとで、再帰的に法則（ルール）を学習するための検証可能な（falsifiable）テストベッドです。著者は量子理論や量子機械学習に触発されたアプローチ（SQNTに類する発想）を用い、観測データから内部構造を自己獲得するアルゴリズム設計と評価を行えるように設計しています。Python実装で実験スクリプト、可視化、評価指標を備え、再現性と検証性に重点を置いた研究プラットフォームを提供します。
リポジトリの統計情報
- スター数: 2
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 2
- コミット数: 30
- ファイル数: 24
- メインの言語: Python
主な特徴
- 測定不変量と限定観測の下でのルール学習を模擬する検証可能な実験環境を提供
- 量子風（SQNTに着想を得た）再帰的学習ループの実装と評価スイート
- Pythonでのモジュール化された実験コードと再現可能なワークフロー
- MITライセンスで公開され、学術的引用（CITATION.cff）も用意
技術的なポイント
Autodidactic QMLは、有限の観測データと測定不変量に制約された状況で、内部ルールや法則を再帰的に獲得するための「falsifiable（反証可能）」な試験場を目標としています。設計はモジュール化されており、データ生成／環境（環境シミュレータ）、学習ループ（autodidactic loop）、評価（反証テスト、スコアリング）を明確に分離しています。量子機械学習（QML）に直接依存する実験ではなく、量子的直感（非可換性や測定制約など）を取り入れたアルゴリズム設計思想を応用している点が特徴です。実装はPython 3.10+を前提に、実験スクリプト、設定ファイル、結果のロギングと可視化機能を備え、再現性確保のためのCITATION.cffやCHANGELOGも含まれます。技術的に注目すべきは「検証可能性（falsifiability）」を評価指標に組み込んでいる点で、単に最適化されたモデルを示すのではなく、観測制約下での仮説がどの程度反証されうるかを測る枠組みを提供します。これによりアルゴリズムの堅牢性や一般化能力を制御された条件で比較できます。さらに、ループ構造は再帰的に規則を内在化することを狙っており、逐次的な観測と内部表現の更新過程が明示化されています。研究利用を想定した設計のため、拡張性が高く、新しい測定モデルや評価基準を容易に追加可能です。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- .github: dir
- .gitignore: file
- CHANGELOG.md: file
- CITATION.cff: file
- LICENSE: file
…他 19 ファイル
（補足）実際のリポジトリには実験スクリプトやソースコード、ドキュメント、テストが含まれており、READMEに環境要件（Python 3.10+）やライセンス情報が記載されています。
まとめ
限定観測下での再帰的ルール学習を検証する、研究向けに整備された実験的プラットフォームです。
リポジトリ情報：
- 名前: autodidactic-qml
- 説明: Recursive law learning under measurement constraints. A falsifiable SQNT-inspired testbed for autodidactic rules: internalizing structure under measurement invariants and limited observability.
- スター数: 2
- 言語: Python
- URL: https://github.com/christopher-altman/autodidactic-qml
- オーナー: christopher-altman
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/51588965?v=4
READMEの抜粋：
Autodidactic QML Loop Falsifier
A controlled, falsifiable testbed for quantum‑inspired recursive law learning under measurement invariants.
](