論文の概要: Contextuality scenarios arising from networks of stochastic processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12432v1
• Date: Mon, 22 Jun 2020 16:57:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-13 04:48:43.218443
• Title: Contextuality scenarios arising from networks of stochastic processes
• Title（参考訳）: 確率過程のネットワークから生じる文脈性シナリオ
• Authors: Rodrigo Iglesias, Fernando Tohm\'e, Marcelo Auday
• Abstract要約: 経験的モデルは、その分布が X 上の合同分布を極小化することができなければ文脈的と言える。 我々は、多くのプロセス間の相互作用という、文脈的経験的モデルの異なる古典的な源泉を示す。 長期にわたるネットワークの統計的挙動は、経験的モデルを一般的な文脈的かつ強い文脈的にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An empirical model is a generalization of a probability space. It consists of a simplicial complex of subsets of a class X of random variables such that each simplex has an associated probability distribution. The ensuing marginalizations are coherent, in the sense that the distribution on a face of a simplex coincides with the marginal of the distribution over the entire simplex. An empirical model is said contextual if its distributions cannot be obtained marginalizing a joint distribution over X. Contextual empirical models arise naturally in quantum theory, giving rise to some of its counter-intuitive statistical consequences. In this paper we present a different and classical source of contextual empirical models: the interaction among many stochastic processes. We attach an empirical model to the ensuing network in which each node represents an open stochastic process with input and output random variables. The statistical behavior of the network in the long run makes the empirical model generically contextual and even strongly contextual.
• Abstract（参考訳）: 経験的モデルは確率空間の一般化である。 確率変数のクラス X の部分集合の単純複体(simplicial complex)で構成され、各単体が関連する確率分布を持つ。 続く辺化は、単純体の面上の分布が単純体の全体上の分布の辺りと一致するという意味で、コヒーレントである。 経験的モデル(experimental model)とは、その分布が x 上の合同分布を辺化できない場合、文脈的モデルと呼ばれる。 本稿では,多くの確率過程間の相互作用という,文脈経験モデルの異なる古典的源泉について述べる。 入力と出力のランダム変数を持つ開確率過程を各ノードが表現するネットワークに経験的モデルを付加する。 長期にわたるネットワークの統計的挙動は、経験的モデルを一般的な文脈的かつ強い文脈的にする。

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