論文の概要: Positive Topology and Feasible Refinement: Forcing Matrices, Positivity, and Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.13523v1
- Date: Fri, 11 Sep 2026 20:46:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 12:40:38.817173
- Title: Positive Topology and Feasible Refinement: Forcing Matrices, Positivity, and Information
- Title（参考訳）: 正のトポロジーとファシブルリファインメント--行列、正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正
- Abstract要約: 我々は,肯定的トポロジーの概念的かつ運用的な説明を開発する。
観測可能点と観測可能点の関係はこれらの誘導構造のいずれかから再構築可能であることを示す。
リソース制約、検証コスト、および有限予算をフレームワークに組み込む方法について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We develop a conceptual and operational account of Positive Topology starting from a basic relation between points or models and observable properties. From this relation, two complementary structures emerge. The first captures universal refinement and cover: what must hold across all relevant cases and how information can be systematically refined. The second captures positivity and witnessed existence: what can be positively realized and sustained without relying on classical complements. A central result shows that the underlying relation between points and observables can be reconstructed from either of these induced structures. We also clarify the distinction between point-based and pointfree formulations: when points are available, positivity can be derived from the underlying forcing relation, while in the formal pointfree setting positivity is taken as primitive and its compatibility with cover is imposed axiomatically. We develop two complementary interpretations of the framework. The first is information-theoretic, viewing cover as refinement of partial information and positivity as witnessed feasibility. The second is game-theoretic, viewing positivity as the ability of a witness or hypothesis to survive successive legitimate refinements. The final part of the paper is deliberately programmatic. We outline how resource constraints, verification costs, and finite budgets can be incorporated into the framework. This leads to resource-sensitive notions of forcing, cover, positivity, and refinement, and raises new questions about how these structures behave as available resources change. Examples from medical diagnosis, legal reasoning, and AI systems illustrate the potential relevance of the approach to grounded, explainable, and resource-aware inference.
- Abstract（参考訳）: 我々は、点やモデルと観測可能な性質の基本的な関係から始まる、ポジティブトポロジーの概念的かつ運用的な説明を開発する。
この関係から、2つの相補構造が現れる。
ひとつは普遍的な洗練と覆いを捉え、すべての関連するケースと、どのように情報を体系的に洗練するかを保たなければならない。
2つ目は実証と目撃された存在を捉え、古典的な補足に頼らずに肯定的に実現し、持続することができる。
中心的な結果は、これらの誘導された構造のいずれかから、点と可観測物の間の基礎となる関係を再構築できることを示している。
また、点ベースの定式化と点自由な定式化の区別も明らかにする: 点が利用可能であれば、正則な点自由設定の定式化は原始的であり、被覆との整合性は公理的に課される。
フレームワークの2つの補完的な解釈を開発する。
ひとつは情報理論であり、部分的な情報と肯定的可能性の洗練としての視認性である。
2つ目はゲーム理論であり、証人または仮説が連続した正統な洗練を乗り越える能力として肯定的な観念である。
論文の最後の部分は意図的にプログラム化されている。
リソース制約、検証コスト、および有限予算をフレームワークに組み込む方法について概説する。
これにより、強制、隠蔽、肯定、洗練といったリソースに敏感な概念が生まれ、これらの構造が利用可能なリソースの変化としてどのように振る舞うかという新たな疑問が提起される。
医学的診断、法的な推論、AIシステムなどの例は、根拠付き、説明可能な、そしてリソースを意識した推論に対するアプローチの潜在的な関連性を示している。
関連論文リスト
- Effect-valued measurement models and contextuality [0.0]
我々はAbramsky--Brandenburger層を一般化する-凸効果代数(A)における確率分布を値の分布に置き換えることによる文脈性の理論的処理
これは、確率的、決定論的、および量子的測定構造を含む(A)値の測定モデルの概念をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-28T15:58:56Z) - Goals and the Structure of Experience [3.072340427031969]
本稿では,認知エージェントにおける目標指向状態表現の計算フレームワークについて述べる。
目的と等価な経験分布のクラスとして定義された,目標指向(telic)状態の構成を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-20T19:05:24Z) - Toward a Graph-Theoretic Model of Belief: Confidence, Credibility, and Structural Coherence [0.0]
本稿では、有向重み付きグラフとして、信念システムに対する最小の定式化を導入する。
論理的および議論に基づくフレームワークとは異なり、バイナリの正当化ステータスや推論的クロージャをコミットすることなく、きめ細かい構造表現をサポートする。
その目的は、信念体系の内部組織を解析するための基盤となる基盤を提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-05T14:03:23Z) - On the Fundamental Impossibility of Hallucination Control in Large Language Models [0.0]
不合理性理論:非自明な知識集約を行うLLMは、真理的な知識表現、意味情報保存、関連する知識の啓示を同時に達成できない。
提案手法は,アイデアのオークションとして推論をモデル化し,分散コンポーネントが符号化された知識を用いて応答に影響を与えることを証明している。
幻覚と想像力は数学的に同一であり、どちらも4つの重要な性質のうちの少なくとも1つに反する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-04T23:28:39Z) - Continuous Representation Methods, Theories, and Applications: An Overview and Perspectives [55.22101595974193]
近年,実世界のデータ固有の構造を特徴付ける新しいパラダイムとして,連続表現法が登場している。
本総説では, 基礎関数表現, 統計モデル, テンソル関数分解, 暗黙的神経表現などの連続表現法設計, (ii) 近似誤差解析, 収束特性, 暗黙的正規化などの連続表現の理論的基礎, (iii) コンピュータビジョン, グラフィックス, バイオインフォマティクス, リモートセンシングなどの連続表現の現実的応用について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-21T07:50:19Z) - Human-aligned Deep Learning: Explainability, Causality, and Biological Inspiration [0.0]
この作業は、ディープラーニング(DL)を人間の推論能力と整合させ、より効率的で解釈可能で堅牢な画像分類を可能にする必要がある。
説明可能性、因果性、生物学的ビジョンの3つの視点からアプローチする。
i) シンプルなアクティベーションは医療画像DLモデルの洞察を欠く; (ii) プロトタイプ部分学習は効果的で、放射線学的に整列; (iii) XAIと因果MLは深く結びついている; (iv) 先行情報なしで弱い因果シグナルを利用でき、性能と解釈性が向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-18T14:40:58Z) - Nonparametric Partial Disentanglement via Mechanism Sparsity: Sparse
Actions, Interventions and Sparse Temporal Dependencies [58.179981892921056]
この研究は、メカニズムのスパーシティ正則化(英語版)と呼ばれる、アンタングルメントの新たな原理を導入する。
本稿では,潜在要因を同時に学習することで,絡み合いを誘発する表現学習手法を提案する。
学習した因果グラフをスパースに規則化することにより、潜伏因子を復元できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T02:38:21Z) - Flow Factorized Representation Learning [109.51947536586677]
本稿では、異なる入力変換を定義する潜在確率パスの別個のセットを規定する生成モデルを提案する。
本モデルは,ほぼ同変モデルに近づきながら,標準表現学習ベンチマークにおいて高い確率を達成することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-22T20:15:37Z) - A Dual-Perspective Approach to Evaluating Feature Attribution Methods [40.73602126894125]
本稿では,直観的特性を明らかにする忠実度パラダイムの中で,音性と完全性という2つの新しい視点を提案する。
健全性は、どの特徴が真に予測的特徴であるかを評価する一方、完全性は、結果の帰属が予測的特徴をどの程度うまく明らかにするかを調べる。
これらのメトリクスを主流属性法に適用し、特徴属性法を解析・比較するための新しいレンズを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-17T12:41:04Z) - A Semantic Approach to Decidability in Epistemic Planning (Extended
Version) [72.77805489645604]
我々は決定可能性を達成するために新しい意味論的アプローチを用いる。
具体的には、知識の論理S5$_n$と(知識)可換性と呼ばれる相互作用公理を拡大する。
我々は,本フレームワークが,独立した知識である共通知識の有限的非固定点的特徴を認めていることを証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-28T11:26:26Z) - ReCEval: Evaluating Reasoning Chains via Correctness and Informativeness [67.49087159888298]
ReCEvalは2つの重要な特性(正確性と情報性)を通じて推論チェーンを評価するフレームワークである。
本稿では、ReCEvalが様々なエラータイプを効果的に識別し、従来の手法と比較して顕著な改善をもたらすことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-21T02:19:06Z) - On Neural Architecture Inductive Biases for Relational Tasks [76.18938462270503]
合成ネットワーク一般化(CoRelNet)と呼ばれる類似度分布スコアに基づく簡単なアーキテクチャを導入する。
単純なアーキテクチャの選択は、分布外一般化において既存のモデルより優れていることが分かる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-09T16:24:01Z)
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。