論文の概要: Contents, Contexts, and Basics of Contextuality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07954v2
• Date: Wed, 12 Jan 2022 00:46:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-08 04:27:42.405677
• Title: Contents, Contexts, and Basics of Contextuality
• Title（参考訳）: 文脈性の内容、文脈、および基礎
• Authors: Ehtibar N. Dzhafarov
• Abstract要約: これは文脈論への非技術的導入である。 これはCbD(Contextuality-by-Default)と呼ばれる文脈性の理論の基礎を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This is a non-technical introduction into theory of contextuality. More precisely, it presents the basics of a theory of contextuality called Contextuality-by-Default (CbD). One of the main tenets of CbD is that the identity of a random variable is determined not only by its content (that which is measured or responded to) but also by contexts, systematically recorded conditions under which the variable is observed; and the variables in different contexts possess no joint distributions. I explain why this principle has no paradoxical consequences, and why it does not support the holistic "everything depends on everything else" view. Contextuality is defined as the difference between two differences: (1) the difference between content-sharing random variables when taken in isolation, and (2) the difference between the same random variables when taken within their contexts. Contextuality thus defined is a special form of context-dependence rather than a synonym for the latter. The theory applies to any empirical situation describable in terms of random variables. Deterministic situations are trivially noncontextual in CbD, but some of them can be described by systems of epistemic random variables, in which random variability is replaced with epistemic uncertainty. Mathematically, such systems are treated as if they were ordinary systems of random variables.
• Abstract（参考訳）: これは文脈理論への非技術的導入である。 より正確には、cbd(contextity-by-default)と呼ばれる文脈性理論の基礎を示す。 cbdの主な特徴の1つは、確率変数の同一性は、その内容(測定または応答されるもの)だけでなく、その変数が観測される体系的に記録された条件によって決定され、異なる文脈における変数はジョイント分布を持たないことである。 私は、なぜこの原則がパラドックス的な結果を持たないのか、なぜそれが全体論的な「全ては他の全てに依存している」見解をサポートしないのかを説明します。 文脈性は,(1)コンテンツ共有確率変数の分離時の差,(2)コンテキスト内での同一の確率変数の差,の2つの相違として定義される。 このように定義された文脈性は、後者の同義語ではなく、文脈依存の特別な形式である。 この理論は、確率変数の観点で記述可能なあらゆる経験的状況に適用できる。 決定論的状況はcbdでは自明に非文脈的であるが、それらのいくつかは認識確率変数の系によって記述できる。 数学的には、そのようなシステムは確率変数の通常のシステムであるかのように扱われる。

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