論文の概要: Philosophy-Guided Mathematical Formalism for Complex Systems Modelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01192v5
- Date: Fri, 29 Jul 2022 14:13:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 06:05:02.098106
- Title: Philosophy-Guided Mathematical Formalism for Complex Systems Modelling
- Title(参考訳): 複雑系モデリングのための哲学誘導数理形式論
- Authors: Patrik Christen and Olivier Del Fabbro
- Abstract要約: 我々は最近,システムメタモデルを含むいわゆるアロガマティック手法を紹介した。
数学的フォーマリズムは、アロガマティックメソッドのシステムメタモデルをよりよく記述し、定義するために提示される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We recently presented the so-called allagmatic method, which includes a
system metamodel providing a framework for describing, modelling, simulating,
and interpreting complex systems. Its development and programming was guided by
philosophy, especially by Gilbert Simondon's philosophy of individuation,
Alfred North Whitehead's philosophy of organism, and concepts from cybernetics.
Here, a mathematical formalism is presented to better describe and define the
system metamodel of the allagmatic method, thereby further generalising it and
extending its reach to a more formal treatment and allowing more theoretical
studies. By using the formalism, an example for such a further study is
provided with mathematical definitions and proofs for model creation and
equivalence of cellular automata and artificial neural networks.
- Abstract(参考訳): 我々は最近、複雑なシステムを記述、モデル化、シミュレート、解釈するためのフレームワークを提供するシステムメタモデルを含む、いわゆるアロガマティック手法を紹介した。
その発展とプログラミングは哲学、特にギルバート・サイモンドンの分断哲学、アルフレッド・ノース・ホワイトヘッドの生物哲学、サイバネティックスの概念に導かれた。
ここでは、数学的フォーマリズムがアロガティックな手法のシステムメタモデルをよりよく記述し、定義するために提示され、それによってさらに一般化され、より形式的な処理に到達し、より理論的研究を可能にする。
形式論を用いて、このようなさらなる研究の例として、セルオートマトンと人工ニューラルネットワークのモデル作成と等価性に関する数学的定義と証明がある。
関連論文リスト
- What Machine Learning Tells Us About the Mathematical Structure of Concepts [0.0]
この研究は、各フレームワークがどのようにモデリング概念に対して明確な数学的視点を提供するかを強調している。
この研究は、人間の認知と人工知能の複雑な関係の理解を深めることを目的として、学際対話の重要性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-28T03:30:22Z) - A process algebraic framework for multi-agent dynamic epistemic systems [55.2480439325792]
本稿では,マルチエージェント,知識ベース,動的システムのモデリングと解析のための統合フレームワークを提案する。
モデリング側では,このようなフレームワークを実用的な目的に使いやすくするプロセス代数的,エージェント指向の仕様言語を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T08:35:50Z) - Learning Discrete Concepts in Latent Hierarchical Models [73.01229236386148]
自然の高次元データから学習する概念は、ヒューマンアライメントと解釈可能な機械学習モデルの構築の可能性を秘めている。
我々は概念を階層的因果モデルを通して関連付けられた離散潜在因果変数として定式化する。
我々は、理論的な主張を合成データ実験で裏付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-01T18:01:03Z) - Exploring Conceptual Modeling Metaphysics: Existence Containers, Leibniz's Monads and Avicenna's Essence [0.0]
ソフトウェア工学における要求仕様は、対象ドメインの概念モデルを開発することを含む。
多くのメタ物理的な研究は、モデル構築プロセスとして理解されるのが最適である。
その焦点は、静的性と動的性の2相の世界におけるTMモデリングの単一カテゴリとしてのチマクである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T22:25:20Z) - An Axiomatic Approach to Model-Agnostic Concept Explanations [67.84000759813435]
本稿では、線形性、再帰性、類似性という3つの自然な公理を満たす概念的説明へのアプローチを提案する。
次に、従来の概念的説明手法とのつながりを確立し、それらの意味の異なる意味についての洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T20:53:35Z) - A Recursive Bateson-Inspired Model for the Generation of Semantic Formal
Concepts from Spatial Sensory Data [77.34726150561087]
本稿では,複雑な感覚データから階層構造を生成するための記号のみの手法を提案する。
このアプローチは、概念や概念の創始の鍵としてのバテソンの差異の概念に基づいている。
このモデルは、トレーニングなしでかなりリッチだが人間に読まれる概念表現を生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T15:59:13Z) - Constructing Neural Network-Based Models for Simulating Dynamical
Systems [59.0861954179401]
データ駆動モデリングは、真のシステムの観測からシステムの力学の近似を学ぼうとする代替パラダイムである。
本稿では,ニューラルネットワークを用いた動的システムのモデル構築方法について検討する。
基礎的な概要に加えて、関連する文献を概説し、このモデリングパラダイムが克服すべき数値シミュレーションから最も重要な課題を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-02T10:51:42Z) - Formalising Concepts as Grounded Abstractions [68.24080871981869]
このレポートは、表現学習が生データから概念を誘導する方法を示しています。
このレポートの主な技術的目標は、表現学習のテクニックが概念空間の格子理論的定式化とどのように結婚できるかを示すことである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-13T15:22:01Z) - Philosophy-Guided Modelling and Implementation of Adaptation and Control
in Complex Systems [0.0]
我々は、既存の制御、特に適応というサイバネティックな概念を付加する。
これらのメタ理論の概念がどのように公式に記述され、プログラムコードでどのように実装されるかを示す。
哲学的抽象概念は、コンピュータモデルとその制御と適応の過程をよりよく理解するのに役立つと結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-31T21:21:16Z) - Knowledge Patterns [19.57676317580847]
本稿では,公理に富む形式オントロジー構築を支援する新しい手法である「知識パターン」について述べる。
知識パターンは、形式オントロジーの構造に関する重要な洞察を提供する。
それらを使って構築されたテクニックとアプリケーションを説明し、その強みと弱点を批判する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-08T22:33:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。