論文の概要: Quantum Circuit Components for Cognitive Decision-Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03012v1
- Date: Mon, 6 Feb 2023 18:52:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 15:26:10.953073
- Title: Quantum Circuit Components for Cognitive Decision-Making
- Title(参考訳): 認知的意思決定のための量子回路コンポーネント
- Authors: Dominic Widdows, Jyoti Rani, Emmanuel Pothos
- Abstract要約: 本稿では,不確実性の下での注文効果と意思決定をモデル化することに焦点を当てる。
この主張は、人間の脳が量子ビットと量子回路を明示的に使っているわけではない。
量子認知と量子コンピューティングの間で共有される数学は、認知モデリングのための量子コンピュータの探索を動機付けている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.12891210250935145
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Since the 1990's, many observed cognitive behaviors have been shown to
violate rules based on classical probability and set theory. For example, the
order in which questions are posed affects whether participants answer 'yes' or
'no', so the population that answers 'yes' to both questions cannot be modeled
as the intersection of two fixed sets. It can however be modeled as a sequence
of projections carried out in different orders. This and other examples have
been described successfully using quantum probability, which relies on
comparing angles between subspaces rather than volumes between subsets. Now in
the early 2020's, quantum computers have reached the point where some of these
quantum cognitive models can be implemented and investigated on quantum
hardware, representing the mental states in qubit registers, and the cognitive
operations and decisions using different gates and measurements. This paper
develops such quantum circuit representations for quantum cognitive models,
focusing particularly on modeling order effects and decision-making under
uncertainty. The claim is not that the human brain uses qubits and quantum
circuits explicitly (just like the use of Boolean set theory does not require
the brain to be using classical bits), but that the mathematics shared between
quantum cognition and quantum computing motivates the exploration of quantum
computers for cognition modelling. Key quantum properties include
superposition, entanglement, and collapse, as these mathematical elements
provide a common language between cognitive models, quantum hardware, and
circuit implementations.
- Abstract(参考訳): 1990年代以降、多くの認知行動は古典的確率と集合論に基づく規則に違反していることが示されている。
例えば、質問が提示される順序は、参加者が「yes」または「no」に答えるかどうかに影響するため、両方の質問に「yes」に答える人口は、2つの固定集合の交差点としてモデル化できない。
しかし、異なる順序で実行される一連の射影としてモデル化することができる。
この他の例は、部分空間間の体積ではなく部分空間間の角度を比較することに依存する量子確率を用いてうまく説明されている。
2020年代初め、量子コンピュータは量子ハードウェア上で量子認知モデルの一部を実装し、量子ビットレジスタのメンタル状態、異なるゲートと測定を用いた認知操作と決定を表現できる点に到達した。
本稿では,量子認知モデルのための量子回路表現を開発し,特に不確実性下での順序効果や意思決定のモデル化に焦点をあてた。
この主張は、人間の脳が量子ビットと量子回路を明示的に使っているわけではない(ブール集合論の使用は、脳が古典的ビットを使用する必要はない)が、量子認知と量子コンピューティングの間で共有される数学は、認知モデリングのための量子コンピュータの探索を動機付ける。
これらの数学的要素が認知モデル、量子ハードウェア、回路実装の間の共通言語を提供するため、重要な量子特性は重ね合わせ、絡み合い、崩壊である。
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