論文の概要: A Planck Radiation and Quantization Scheme for Human Cognition and Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03306v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 12:13:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 18:45:56.723947
• Title: A Planck Radiation and Quantization Scheme for Human Cognition and Language
• Title（参考訳）: 人間の認知と言語のためのプランク放射と量子化方式
• Authors: Diederik Aerts and Lester Beltran
• Abstract要約: ボース=アインシュタイン統計とマクスウェル=ボルツマン統計の独立性の欠如は「意味力学」の存在によって説明できることを示す。 エンタングルメントは、我々が特定した「意味力学」の保存に必要なものであり、Fermi-Diracがいかに人間の記憶に対処するかが明らかになる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a result of the identification of 'identity' and 'indistinguishability' and strong experimental evidence for the presence of the associated Bose-Einstein statistics in human cognition and language, we argued in previous work for an extension of the research domain of quantum cognition. In addition to quantum complex vector spaces and quantum probability models, we showed that quantization itself, with words as quanta, is relevant and potentially important to human cognition. In the present work, we build on this result, and introduce a powerful radiation quantization scheme for human cognition. We show that the lack of independence of the Bose-Einstein statistics compared to the Maxwell-Boltzmann statistics can be explained by the presence of a 'meaning dynamics', which causes words to be attracted to the same words. And so words clump together in the same states, a phenomenon well known for photons in the early years of quantum mechanics, leading to fierce disagreements between Planck and Einstein. Using a simple example, we introduce all the elements to get a better and detailed view of this 'meaning dynamics', such as micro and macro states, and Maxwell-Boltzmann, Bose-Einstein and Fermi-Dirac numbers and weights, and compare this example and its graphs, with the radiation quantization scheme of a Winnie the Pooh story, also with its graphs. By connecting a concept directly to human experience, we show that entanglement is a necessity for preserving the 'meaning dynamics' we identified, and it becomes clear in what way Fermi-Dirac addresses human memory. There, in spaces with internal parameters identical words can nevertheless be assigned different states.
• Abstract（参考訳）: 同一性」と「識別不能性」の同定と、関連するボース・アインシュタイン統計が人間の認知と言語に存在していることを示す強力な実験的な証拠の結果、量子認知の研究領域の拡張を先行研究で論じた。 量子複素ベクトル空間と量子確率モデルに加えて、量子化自体が量子化として重要であり、人間の認知にとって重要であることを示した。 本研究は,この結果に基づいて,人間認知のための強力な放射量子化手法を提案する。 ボース・アインシュタイン統計のマクスウェル・ボルツマン統計に対する独立性の欠如は、単語を同じ単語に惹きつける「平均ダイナミクス」の存在によって説明できることを示した。 この現象は量子力学の初期において光子でよく知られていた現象であり、プランクとアインシュタインの間に激しい意見の相違が生じた。 簡単な例を用いて、マイクロ状態やマクロ状態、マックスウェル・ボルツマン、ボース=アインシュタイン、フェルミ=ディラックの数値と重みなど、この「ダイナミックス」をより正確に表現するための全ての要素を紹介し、この例とグラフをウィニー・ザ・ポーの物語の放射量子化スキームと、そのグラフと比較する。 概念を人間の体験に直接つなげることで、エンタングルメントは私たちが特定した「計測ダイナミクス」を維持するために必要であることを示し、フェルミディラックが人間の記憶をどう扱うかが明らかになる。 内部パラメータを持つ空間では、同じ単語は異なる状態に割り当てられる。

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