論文の概要: QuLBIT: Quantum-Like Bayesian Inference Technologies for Cognition and Decision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02256v2
• Date: Mon, 28 Jun 2021 18:39:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 17:59:35.181276
• Title: QuLBIT: Quantum-Like Bayesian Inference Technologies for Cognition and Decision
• Title（参考訳）: QuLBIT:認知と決定のための量子ライクベイズ推論技術
• Authors: Catarina Moreira and Matheus Hammes and Rasim Serdar Kurdoglu and Peter Bruza
• Abstract要約: 本稿では、量子論から派生した統合認知意思決定フレームワーク(QulBIT)の基礎を提供する。 本稿では,統合フレームワークの主要なモジュール,説明的分析手法について詳述し,その適用が確実な原則に反する状況で説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11470070927586014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper provides the foundations of a unified cognitive decision-making framework (QulBIT) which is derived from quantum theory. The main advantage of this framework is that it can cater for paradoxical and irrational human decision making. Although quantum approaches for cognition have demonstrated advantages over classical probabilistic approaches and bounded rationality models, they still lack explanatory power. To address this, we introduce a novel explanatory analysis of the decision-maker's belief space. This is achieved by exploiting quantum interference effects as a way of both quantifying and explaining the decision-maker's uncertainty. We detail the main modules of the unified framework, the explanatory analysis method, and illustrate their application in situations violating the Sure Thing Principle.
• Abstract（参考訳）: 本稿では量子論から派生した統合認知意思決定フレームワーク(QulBIT)の基礎を提供する。 このフレームワークの主な利点は、パラドックス的かつ不合理な人間の意思決定に対応できることである。 認知に対する量子的アプローチは、古典的な確率的アプローチや有界合理性モデルよりも優れているが、説明力に欠ける。 そこで本研究では,意思決定者の信念空間の新たな説明的分析を提案する。 これは、量子干渉効果を利用して、意思決定者の不確実性を定量化し、説明する方法である。 本稿では,統合フレームワークの主要なモジュール,説明的分析手法について詳述し,その適用が確実な原則に反する状況で説明する。

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