論文の概要: Coupling quantum-like cognition with the neuronal networks within generalized probability theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00036v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 13:09:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:49:29.909682
• Title: Coupling quantum-like cognition with the neuronal networks within generalized probability theory
• Title（参考訳）: 一般化確率論における量子的認知と神経ネットワークの結合
• Authors: Andrei Khrennikov, Masanao Ozawa, Felix Benninger, Oded Shor,
• Abstract要約: 本稿では,通信ニューロンのネットワークの量子的表現について述べる。 標準的な量子論ではなく、一般確率論(英語版)(GPT)に基づいており、操作測定のアプローチに重点を置いている。 このGPTベースのモデルは、例えば順序、非可逆性、および解離効果などの基本的な量子的効果を示す。 このGPT結合は、てんかんやうつ病などの神経疾患の診断における量子的モデリングもサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The recent years are characterized by intensive applications of the methodology and mathematical apparatus of quantum theory, quantum-like modeling, in cognition, psychology, and decision making. In spite of the successful applications of this approach to a variety of psychological effects, e.g., the order, conjunction, disjunction, and response replicability effects, one may (but need not) feel dissatisfaction due to the absence of clear coupling to the neurophysiological processes in the brain. For the moment, this is just a phenomenological approach. In this paper we construct the quantum-like representation of the networks of communicating neurons. It is based not on standard quantum theory, but on generalized probability theory (GPT) with the emphasis of the operational measurement approach. We employ GPT's version which is based on ordered linear state space (instead of complex Hilbert space). A network of communicating neurons is described as a weighted ordered graph that in turn is encoded by its weight matrix. The state space of weight matrices is embedded in GPT with effect-observables and state updates within measurement instruments theory. The latter plays the crucial role. This GPT based model shows the basic quantum-like effects, as e.g. the order, non-repeatability, and disjunction effects; the latter is also known as interference of decisions. This GPT coupling also supports quantum-like modeling in medical diagnostic for neurological diseases, as depression and epilepsy. Although the paper is concentrated on cognition and neuronal networks, the formalism and methodology can be straightforwardly applied to a variety of biological and social networks.
• Abstract（参考訳）: 近年の特徴は、量子理論の方法論と数学的装置、量子様モデリング、認知、心理学、意思決定における集中的な応用である。 このアプローチが様々な心理的効果(例えば、順序、伴奏、解離、反応の複製性効果)にうまく応用されているにもかかわらず、脳内の神経生理学的プロセスに明確な結合が欠如しているため、不満を感じることができる(しかし必要ではない)。 今のところ、これは現象学的アプローチにすぎない。 本稿では,通信ニューロンのネットワークの量子的表現について述べる。 標準的な量子論ではなく、一般確率論(英語版)(GPT)に基づいており、操作測定のアプローチに重点を置いている。 我々は、順序線形状態空間(複素ヒルベルト空間の代わりに)に基づく GPT のバージョンを用いる。 通信ニューロンのネットワークは重み付き順序グラフとして記述され、重み行列によって符号化される。 重み行列の状態空間は、測定器理論における効果観測可能な状態と状態更新と共にGPTに埋め込まれている。 後者が重要な役割を担っている。 このGPTベースのモデルは、例えば順序、非可逆性、および解離効果などの基本的な量子的効果を示し、後者は決定の干渉としても知られている。 このGPT結合は、うつ病やてんかんなどの神経疾患の診断における量子的モデリングもサポートする。 本論文は認知と神経ネットワークに重点を置いているが, 様々な生物学的, 社会的ネットワークに対して, フォーマリズムと方法論を直接適用することができる。

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