論文の概要: Algorithmic Randomness and Probabilistic Laws

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01411v2
• Date: Tue, 02 Sep 2025 00:45:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 14:03:58.532922
• 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, Eddy Keming Chen,
• Abstract要約: 我々は,確率論的自然法則を特徴付けるために,アルゴリズム的ランダム性を利用する2つの方法を開発した。 第一に、生成的チャンス*法則は、非標準的チャンスの概念を用いる。 第二に、確率的*制約法は、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的な頻度と制約を課す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We apply recent ideas about complexity and randomness to the philosophy of laws and chances. We develop two ways to use algorithmic randomness to characterize probabilistic laws of nature. The first, a generative chance* law, employs a nonstandard notion of chance. The second, a probabilistic* constraining law, impose relative frequency and randomness constraints that every physically possible world must satisfy. The constraining notion removes a major obstacle to a unified governing account of non-Humean laws, on which laws govern by constraining physical possibilities; it also provides independently motivated solutions to familiar problems for the Humean best-system account (the Big Bad Bug and the zero-fit problem). On either approach, probabilistic laws are tied more tightly to corresponding sets of possible worlds: some histories permitted by traditional probabilistic laws are now ruled out as physically impossible. Consequently, the framework avoids one variety of empirical underdetermination while bringing to light others that are typically overlooked.
• Abstract（参考訳）: 複雑性とランダム性に関する最近の考え方を法と機会の哲学に適用する。 我々は,確率論的自然法則を特徴付けるために,アルゴリズム的ランダム性を利用する2つの方法を開発した。 第一に、生成的チャンス*法則は、非標準的チャンスの概念を用いる。 第二の確率的*制約法則は、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とランダム性制約を課す。 制約の概念は、物理的可能性の制約によって法が統治する非ヒューム法(英語版)の統一的な統治上の説明に対する大きな障害を取り除く。 いずれのアプローチにおいても、確率的法則は、対応する可能な世界の集合とより緊密に結びついている: 従来の確率的法則によって許されるいくつかの歴史は、現在、物理的に不可能であると判断されている。 結果として、このフレームワークは、通常見落とされがちな光を持ちながら、経験的下決定の1つの種類を避ける。

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