論文の概要: A Dynamic Survey of Soft Set Theory and Its Extensions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21268v1
- Date: Tue, 24 Feb 2026 11:58:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-26 18:19:16.565368
- Title: A Dynamic Survey of Soft Set Theory and Its Extensions
- Title（参考訳）: ソフトセット理論のダイナミックサーベイとその拡張
- Authors: Takaaki Fujita, Florentin Smarandache,
- Abstract要約: ソフトセット理論はパラメータ化決定モデリングのための直接的なフレームワークを提供する。
この理論は、ハイパーソフトセット、スーパーハイパソフトセット、ツリーソフトセット、双極性ソフトセット、動的ソフトセットを含む多くの変種に拡張された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2667044928324747
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Soft set theory provides a direct framework for parameterized decision modeling by assigning to each attribute (parameter) a subset of a given universe, thereby representing uncertainty in a structured way [1, 2]. Over the past decades, the theory has expanded into numerous variants-including hypersoft sets, superhypersoft sets, TreeSoft sets, bipolar soft sets, and dynamic soft sets-and has been connected to diverse areas such as topology and matroid theory. In this book, we present a survey-style overview of soft sets and their major extensions, highlighting core definitions, representative constructions, and key directions of current development.
- Abstract（参考訳）: ソフトセット理論は、与えられた宇宙のサブセットにそれぞれの属性(パラメータ)を割り当てることでパラメータ化決定モデリングのための直接的な枠組みを提供する。
過去数十年にわたり、この理論は、ハイパーソフト集合、スーパーハイパソフト集合、ツリーソフト集合、双極性ソフト集合、動的ソフト集合を含む多くの変種へと拡張され、トポロジーやマトロイド理論のような様々な領域に結び付けられてきた。
本書では,ソフトセットとその主要な拡張について,コア定義,代表的構成,現在開発における重要な方向性について概説する。
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