Fugu-MT 論文翻訳(概要): Uncertainty measures: The big picture

論文の概要: Uncertainty measures: The big picture

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06839v1
Date: Wed, 14 Apr 2021 13:11:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-15 17:40:49.320676
Title: Uncertainty measures: The big picture
Title（参考訳）: 不確実性対策:全体像
Authors: Fabio Cuzzolin
Abstract要約: 我々は、多くの不確実性理論が提案され、その多くが古典的確率の一般化であることを示した。我々の目標は不確実性理論における現在の風景を批判的に評価することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.655239948659381
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Probability theory is far from being the most general mathematical theory of uncertainty. A number of arguments point at its inability to describe second-order ('Knightian') uncertainty. In response, a wide array of theories of uncertainty have been proposed, many of them generalisations of classical probability. As we show here, such frameworks can be organised into clusters sharing a common rationale, exhibit complex links, and are characterised by different levels of generality. Our goal is a critical appraisal of the current landscape in uncertainty theory.
Abstract（参考訳）: 確率論は不確かさの最も一般的な数学的理論とは程遠い。多くの議論は、二階 ('knightian') の不確実性を記述することができないことを指摘している。これに対し、多くの不確実性理論が提案され、その多くは古典的確率の一般化である。ここで示すように、そのようなフレームワークは共通の論理を共有し、複雑なリンクを示し、異なるレベルの一般性によって特徴づけられるクラスタにまとめることができる。我々の目標は不確実性理論における現在の風景を批判的に評価することである。

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