論文の概要: Algorithmic Randomness and Probabilistic Laws

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01411v1
• Date: Thu, 2 Mar 2023 17:00:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 13:26:09.158244
• Title: Algorithmic Randomness and Probabilistic Laws
• Title（参考訳）: アルゴリズム的ランダム性と確率法則
• Authors: Jeffrey A. Barrett and Eddy Keming Chen
• Abstract要約: 確率論的法則を特徴付けるためにアルゴリズム的ランダム性を用いる2つの方法を考える。 1つは生成可能性*法、もう1つは確率性*制約法である。 どちらの概念も、確率的法則とそれに対応する可能な世界の集合との間にはより密接な関係がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider two ways one might use algorithmic randomness to characterize a probabilistic law. The first is a generative chance* law. Such laws involve a nonstandard notion of chance. The second is a probabilistic* constraining law. Such laws impose relative frequency and randomness constraints that every physically possible world must satisfy. While each notion has virtues, we argue that the latter has advantages over the former. It supports a unified governing account of non-Humean laws and provides independently motivated solutions to issues in the Humean best-system account. On both notions, we have a much tighter connection between probabilistic laws and their corresponding sets of possible worlds. Certain histories permitted by traditional probabilistic laws are ruled out as physically impossible. As a result, such laws avoid one variety of empirical underdetermination, but the approach reveals other varieties of underdetermination that are typically overlooked.
• Abstract（参考訳）: 確率則を特徴付けるためにアルゴリズム的ランダム性を用いる方法が2つある。 1つ目は生成可能性*法則である。 このような法則はチャンスの非標準概念を含む。 2つ目は確率的*制約法です。 このような法則は、全ての物理的に可能な世界が満たさなければならない相対周波数およびランダム性制約を課す。 それぞれの概念には美徳があるが、後者は前者より優れていると主張する。 非ヒュームの法則を統一的に管理し、ヒュームの最高システムに関する問題に対する独立して動機付けられた解決策を提供する。 どちらの概念も、確率的法則とそれに対応する可能な世界の集合との間にはより密接な関係がある。 伝統的な確率論的法則によって許される特定の歴史は、物理的に不可能であるとして除外される。 その結果、このような法則は経験的下決定の1つの種類を避けるが、このアプローチは一般的に見過ごされる他の種類の下決定の亜種を明らかにする。

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