論文の概要: Bayes or Heisenberg: Who(se) Rules?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13894v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 14:27:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.519766
• Title: Bayes or Heisenberg: Who(se) Rules?
• Title（参考訳）: Bayes or Heisenberg: 誰のルールですか?
• Authors: Volker Tresp Hang Li, Federico Harjes, Yunpu Ma,
• Abstract要約: 量子系は確率的状態ベクトルで表される確率方程式として再構成可能であることを示す。 これらの表現は、順番にBrain(TB)モデルのニューラルネットワークダイナミクスによって近似することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.640169711673864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although quantum systems are generally described by quantum state vectors, we show that in certain cases their measurement processes can be reformulated as probabilistic equations expressed in terms of probabilistic state vectors. These probabilistic representations can, in turn, be approximated by the neural network dynamics of the Tensor Brain (TB) model. The Tensor Brain is a recently proposed framework for modeling perception and memory in the brain, providing a biologically inspired mechanism for efficiently integrating generated symbolic representations into reasoning processes.
• Abstract（参考訳）: 量子系は一般に量子状態ベクトルによって記述されるが、ある場合において、それらの測定過程は確率的状態ベクトルの言葉で表される確率的方程式として再構成可能であることを示す。 これらの確率的表現は、代わりに、テンソル脳(TB)モデルのニューラルネットワークダイナミクスによって近似することができる。 テンソル・ブレイン(Tensor Brain)は、脳内の知覚と記憶をモデル化するためのフレームワークであり、発生したシンボル表現を推論プロセスに効率的に統合するための生物学的にインスパイアされたメカニズムを提供する。

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