論文の概要: Coupling quantum-like cognition with the neuronal networks within generalized probability theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00036v2
- Date: Sat, 04 Jan 2025 13:39:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:03:57.770658
- 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: 我々は通信ニューロンのネットワークの量子的表現を開発する。
この表現は標準量子論ではなく、一般化された確率論に基づいている。
この枠組みはてんかんやうつ病などの神経疾患の医学診断における量子的モデリングをサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The past few years have seen a surge in the application of quantum theory methodologies and quantum-like modeling in fields such as cognition, psychology, and decision-making. Despite the success of this approach in explaining various psychological phenomena such as order, conjunction, disjunction, and response replicability effects there remains a potential dissatisfaction due to its lack of clear connection to neurophysiological processes in the brain. Currently, it remains a phenomenological approach. In this paper, we develop a quantum-like representation of networks of communicating neurons. This representation is not based on standard quantum theory but on generalized probability theory (GPT), with a focus on the operational measurement framework. Specifically, we use a version of GPT that relies on ordered linear state spaces rather than the traditional complex Hilbert spaces. A network of communicating neurons is modeled as a weighted directed graph, which is encoded by its weight matrix. The state space of these weight matrices is embedded within the GPT framework, incorporating effect observables and state updates within the theory of measurement instruments a critical aspect of this model. This GPT based approach successfully reproduces key quantum-like effects, such as order, non-repeatability, and disjunction effects (commonly associated with decision interference). Moreover, this framework supports quantum-like modeling in medical diagnostics for neurological conditions such as depression and epilepsy. While this paper focuses primarily on cognition and neuronal networks, the proposed formalism and methodology can be directly applied to a wide range of biological and social networks.
- Abstract（参考訳）: ここ数年、認知、心理学、意思決定などの分野における量子理論方法論や量子ライクなモデリングの適用が急増している。
このアプローチは、順序、結合性、解離、反応の再現性といった様々な心理的現象を説明することに成功しているが、脳内の神経生理学的プロセスとの明確な関係が欠如していることから、潜在的な不満が残っている。
現在は現象学的なアプローチである。
本稿では,通信ニューロンのネットワークを量子的に表現する手法を提案する。
この表現は標準的な量子理論ではなく一般化確率理論(GPT)に基づいており、操作測定フレームワークに焦点をあてている。
具体的には、従来の複素ヒルベルト空間ではなく順序線形状態空間に依存する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有向グラフとしてモデル化され、重み行列によって符号化される。
これらの重み行列の状態空間はGPTフレームワークに埋め込まれており、測定器理論に効果観測可能性と状態更新が組み込まれている。
このGPTベースのアプローチは、順序、非可逆性、および解離効果(一般的には決定干渉に関連する)のような重要な量子的効果をうまく再現する。
さらに、このフレームワーク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をサポートする。
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,提案する形式主義と方法論は,幅広い生物学的・社会的ネットワークに直接適用することができる。
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