論文の概要: The Physics of Preference: Unravelling Imprecision of Human Preferences through Magnetisation Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00267v2
• Date: Tue, 20 Feb 2024 01:26:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 21:07:51.332148
• Title: The Physics of Preference: Unravelling Imprecision of Human Preferences through Magnetisation Dynamics
• Title（参考訳）: 選好の物理:磁化ダイナミクスによるヒト選好の不正確さの証明
• Authors: Ivan S. Maksymov and Ganna Pogrebna
• Abstract要約: パラドックス的な意思決定行動は、不正確または騒々しい人間の嗜好から生じる。 人間の意思決定のダイナミクスを深く反映したモデルを開発する。 この物理学と心理学のブレンドは、人間の意思決定プロセスの正確さを理解するための新しい視点の道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.223779595809275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Paradoxical decision-making behaviours such as preference reversal often arise from imprecise or noisy human preferences. Harnessing the physical principle of magnetisation reversal in ferromagnetic nanostructures, we developed a model that closely reflects human decision-making dynamics. Tested against a spectrum of psychological data, our model adeptly captures the complexities inherent in individual choices. This blend of physics and psychology paves the way for fresh perspectives on understanding the imprecision of human decision-making processes, extending the reach of the current classical and quantum physical models of human behaviour and decision-making.
• Abstract（参考訳）: 選好反転のようなパラドックス的意思決定行動は、しばしば不正確または騒々しい人間の選好から生じる。 強磁性ナノ構造における磁化反転の物理原理を利用して、人間の意思決定ダイナミクスを密接に反映するモデルを開発した。 心理データのスペクトルに対してテストした結果、われわれのモデルは個々の選択に固有の複雑さをうまく捉えている。 この物理学と心理学のブレンドは、人間の意思決定プロセスの正確さを理解し、人間の行動と意思決定の現在の古典的および量子的物理モデルの範囲を広げる新しい視点の道を開く。

関連論文リスト

• Quantum-Mechanical Modelling of Asymmetric Opinion Polarisation in Social Networks [1.223779595809275]
  本研究では,人間の信念を物理系の量子化エネルギーレベルとして表す量子力学モデルを提案する。 このモデルは、意見の過激化の非対称性を示す幅広い実験的および実世界のデータを再現し、意見のダイナミクスに関する新しい視点を浮き彫りにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T04:23:34Z)
• Individualized Dosing Dynamics via Neural Eigen Decomposition [51.62933814971523]
  ニューラル固有微分方程式アルゴリズム(NESDE)を導入する。 NESDEは個別化モデリング、新しい治療ポリシーへの調整可能な一般化、高速で連続的でクローズドな予測を提供する。 本研究は, 総合的・現実的な医療問題におけるNESDEの堅牢性を実証し, 学習力学を用いて, 模擬医療体育環境の公開を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-24T17:01:51Z)
• Measuring and Modeling Physical Intrinsic Motivation [4.995872423496944]
  人間は対話的なエージェントであり、興味深い物理力学を持つ状況を探し出す。 私たちはまず、人間が様々な物理シナリオをいかに興味深いかの格付けを集めます。 そこで本研究では,本質的な動機づけの様々な仮説を実装し,人間の興味ある反応をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T19:52:08Z)
• Deep state-space modeling for explainable representation, analysis, and generation of professional human poses [0.0]
  本稿では,人間の動作を説明可能な表現にするための3つの新しい手法を紹介する。 トレーニングされたモデルは、専門家のフルボディのデキスタリティ分析に使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-13T08:13:10Z)
• A Quantum-Classical Model of Brain Dynamics [62.997667081978825]
  混合ワイル記号は、脳の過程を顕微鏡レベルで記述するために用いられる。 プロセスに関与する電磁場とフォノンモードは古典的または半古典的に扱われる。 ゼロ点量子効果は、各フィールドモードの温度を制御することで数値シミュレーションに組み込むことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-17T15:16:21Z)
• Cognitive science as a source of forward and inverse models of human decisions for robotics and control [13.502912109138249]
  我々は、認知科学が人間の意思決定の前進モデルをどのように提供できるかを考察する。 我々はブラックボックスと理論駆動モデリングを合成するアプローチを強調した。 我々は,認知科学と制御研究の共通点にあるフレームワーク,方法論,行動可能な洞察の範囲を,読者に垣間見ることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-01T00:28:28Z)
• Probabilistic Human Motion Prediction via A Bayesian Neural Network [71.16277790708529]
  本稿では,人間の動作予測のための確率モデルを提案する。 我々のモデルは、観測された動きシーケンスが与えられたときに、いくつかの将来の動きを生成することができる。 我々は、大規模ベンチマークデータセットHuman3.6mに対して、我々のアプローチを広範囲に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T09:05:33Z)
• Leveraging Global Parameters for Flow-based Neural Posterior Estimation [90.21090932619695]
  実験観測に基づくモデルのパラメータを推定することは、科学的方法の中心である。 特に困難な設定は、モデルが強く不確定であるとき、すなわち、パラメータの異なるセットが同一の観測をもたらすときである。 本稿では,グローバルパラメータを共有する観測の補助的セットによって伝達される付加情報を利用して,その不確定性を破る手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-12T12:23:13Z)
• A Subjective Model of Human Decision Making Based on Quantum Decision Theory [0.0]
  本稿では,異なるリスク,ゲイン,タイムプレッシャーの下でのバイナリゲーム中の個体の挙動を予測するモデルを提案する。 このモデルは量子決定理論(qdt)に基づいており、意思決定の非合理的かつ主観的側面をモデル化できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-14T20:02:51Z)
• Indecision Modeling [50.00689136829134]
  AIシステムは人間の価値観に合わせて行動することが重要である。 人々はしばしば決定的ではなく、特に彼らの決定が道徳的な意味を持つときです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T18:32:37Z)
• Visual Grounding of Learned Physical Models [66.04898704928517]
  人間は、物体の物理的特性を直感的に認識し、複雑な相互作用に従事している場合でも、その動きを予測する。 我々は、物理を同時に推論し、視覚と力学の先行に基づく将来の予測を行うニューラルモデルを提案する。 実験により、我々のモデルはいくつかの観測範囲内で物理的特性を推測できることが示され、モデルが目に見えないシナリオに迅速に適応し、将来正確な予測を行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T17:06:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。