論文の概要: The Measurable Majority

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.23853v1
• Date: Mon, 22 Jun 2026 18:42:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 22:16:48.62632
• Title: The Measurable Majority
• Title（参考訳）: 測定可能な多数派
• Authors: Lawrence S. Moss, Arthur Paul Pedersen,
• Abstract要約: この論文は、いわゆる『textitsocial decision frames$: finite set of voters with equipped with distinguished family of coalitions』を用いて、有限選挙人の厳格な多数決推論を研究する。 定性的多数決判定のコヒーレンス基準を同定し、厳密な多数決の表現可能性の正確な特徴を与えることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6881346757176976
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper studies strict majority reasoning in finite electorates using so-called $\textit{social decision frames}$: finite sets of voters equipped with distinguished families of coalitions interpreted as those voting blocs evaluated to form a strict majority. A coherence criterion for qualitative majority judgments is identified and shown to give an exact characterization for representability of strict majorities by finitely additive measures. In addition, a minimal natural logic for reasoning about strict majorities is shown to be sound and complete. These developments motivate examination of associated combinatorial questions concerning incoherence in finite families of sets; partial results and a conjecture are given. Finally, the results of this paper are applied to correct a classical representation theorem for weak qualitative probability structures due to Patrick Suppes and to establish a May-type characterization for ordinary strict majority rule for social decision frames.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、いわゆる$\textit{social decision frames}$: 著名な連立政権を持つ有権者の有限集合を、厳格な過半数を形成するために評価された投票ブロックとして解釈する。 定性的多数決判定のコヒーレンス基準を同定し、有限加法的測度により厳密な多数性の表現可能性の正確な特徴を与えることを示した。 さらに、厳密な多元性についての推論のための最小限の自然論理は、健全かつ完全であることが示されている。 これらの発展は、集合の有限族における不整合に関する関連する組合せ問題を調べる動機となり、部分的な結果と予想が与えられる。 最後に,Patrick Suppesによる弱定性確率構造に対する古典的表現定理の修正と,社会的決定フレームに対する通常の厳格な多数ルールに対する5月型特徴付けについて述べる。

関連論文リスト

• To Compare, or Not to Compare: On Methodological Practices in Evaluating Social Bias [61.40435736418359]
  異質なベンチマークを標準化する統一的なフレームワークを導入し、孤立した人口統計評価と強制選択比較設定を対比する。 比較設定は、主に不特定文脈によって引き起こされる潜在識別のアグレッシブな触媒として機能することを示す。 最後に、この比較偏見はモデルサイズと正にスケールする一般化された現象であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-23T13:53:50Z)
• Deconfounding Scores and Representation Learning for Causal Effect Estimation with Weak Overlap [75.41420283374737]
  オーバーラップは因果治療効果推定の鍵となる条件である。 本稿では,デコンウンディングスコア(deconfounding scores)と呼ばれる特徴表現のクラスを提案する。 このクラスでは, 予後スコアが重なり合うことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-01T12:19:42Z)
• Differential Voting: Loss Functions For Axiomatically Diverse Aggregation of Heterogeneous Preferences [6.3240435869587515]
  人間のフィードバックからの強化学習は投票の一形態として見ることができ、そこではアグリゲーション機構が損失関数によって定義される。 本稿では,古典的な投票規則に有効に対応するように,人口レベルが最適であるような,インスタンスワイドで微分可能な損失関数を構成するフレームワークである差分投票を紹介する。 本分析は, 損失幾何学における設計選択 – マージン感度や境界濃度など – が, 直接的にノルミティブアグリゲーションの挙動にどのように変換されるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-25T03:59:51Z)
• Snowveil: A Framework for Decentralised Preference Discovery [0.0]
  本稿では, 検閲抵抗, 部分情報, 非同期通信の制約の下で, 選挙人の集合意志を決定することの課題である分散選好発見(DPD)を紹介する。 我々は,この課題のための新しいフレームワークであるSnowveilを提案する。Snowveilは,有権者が投票者の小さなランダムなサブセットの選好を繰り返しサンプリングして,段階的に集合的な結果に収束させる,反復型ゴシップベースのプロトコルを使用する。 我々は,系が有限時間でほぼ確実に安定な単入賞者に収束することを示す多段階解析法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-20T17:31:55Z)
• PixelThink: Towards Efficient Chain-of-Pixel Reasoning [70.32510083790069]
  PixelThinkは、外部から推定されるタスクの難しさと内部で測定されたモデルの不確実性を統合する、シンプルで効果的なスキームである。 シーンの複雑さと予測信頼度に応じて推論の長さを圧縮することを学ぶ。 実験により,提案手法は推論効率と全体セグメンテーション性能の両方を改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-29T17:55:49Z)
• The Foundations of Tokenization: Statistical and Computational Concerns [51.370165245628975]
  トークン化は、NLPパイプラインにおける重要なステップである。 NLPにおける標準表現法としての重要性は認識されているが、トークン化の理論的基盤はまだ完全には理解されていない。 本稿では,トークン化モデルの表現と解析のための統一的な形式的枠組みを提案することによって,この理論的ギャップに対処することに貢献している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T11:12:28Z)
• The Distortion of Binomial Voting Defies Expectation [26.481697906062095]
  本稿では,投票者の効用に対する基本的分布に関する投票規則の歪曲について検討する。 私たちの主な貢献は、新鮮で直感的なルール、二項投票の設計と分析です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T17:50:58Z)
• Synergies between Disentanglement and Sparsity: Generalization and Identifiability in Multi-Task Learning [79.83792914684985]
  我々は,最大スパース基底予測器が不整合表現をもたらす条件を提供する新しい識別可能性の結果を証明した。 この理論的な結果から,両レベル最適化問題に基づくアンタングル表現学習の実践的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-26T21:02:09Z)
• On the Complexity of Winner Determination and Strategic Control in Conditional Approval Voting [11.180055556912208]
  条件最小 (Conditional Minisum, CMS) は、優先的な依存関係を持つ多問題選挙の投票規則である。 我々は,CMSを表現性と計算効率の良好なトレードオフを実現するソリューションとみなすことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-03T16:15:54Z)
• Deconfounding Scores: Feature Representations for Causal Effect Estimation with Weak Overlap [140.98628848491146]
  推定対象の偏りを伴わずに高い重なりを生じさせる,デコンファウンディングスコアを導入する。 分離スコアは観測データで識別可能なゼロ共分散条件を満たすことを示す。 特に,この手法が標準正規化の魅力的な代替となることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T18:50:11Z)
• Constraint Monotonicity, Epistemic Splitting and Foundedness Could in General Be Too Strong in Answer Set Programming [32.60523531309687]
  主観的制約の単調性, てんかんの分裂, 起始性の概念は, それぞれ異なる解集合のセマンティクスを比較するために, 主観的基準として考察する。 本稿では, 一般には強すぎる場合があり, それぞれ, 所望の解集合を除外する場合があることを実例で示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T04:03:11Z)

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。