2021年02月08日
俳優の錬金術Alchemy of Actor 量子生物学Quantum biology 40
俳優の錬金術Alchemy of Actor 量子生物学Quantum biology 40
Quantum mind 心の量子論
現在 量子論を元に取り組まれている心の現象
(i)決定プロセスdecision process、
(ii)順序効果order effect
(iii)双安定知覚bistable perception、
(iv)学習learning、
(v)意味ネットワークsemantic network、
(vi)量子エージェンシーquantum agency、
(vii)超量子もつれ相関super-quantum entanglement correlation。
(ii)秩序効果order effect
順序効果は、今日でも十分に理解されていない。
順序効果order effect:
実験参加者が複数の実験的操作を受ける場合に、
実験の順序によって練習 順応 疲労が生じたり、実験事態への心的飽和が起きる現象。
文脈量子機能の研究は、
質問の順序により被験者の応答が大幅に変わる可能性とその効果についてを明らかにする。
量子論の文脈上での機能contextual quantum feature:
考えられる順序効果は 不確定性関係uncertainty relationを含み、
ヒルベルト空間表現から独立independent of Hilbert space representationし、
幅広い順序効果の共分散条件covariance condition(QQ方程式equation)が発見されている。
共分散covariance:
2 組の対応するデータ間での平均からの偏差の積の平均値
心を量子論解釈する場合の問題点は、
古典的な(ベイズ確率Bayesian、マルコフ過程Markov model など)と比較し
ヒルベルト空間モデルの複雑さ或いは吝嗇さにある が
調査は、競合する古典モデルよりも自由変数free variableが少なくて済み、したがって、
より簡潔で厳密とす。
更に量子確率論quantum probability theory によって 互換性のない測定が、
どの様に 2番目の測定結果に不確実性を誘発するか の研究もなされている。Busemeyer and Wang (2017)
ベイズ統計学 Bayesian:
数学的確率論において現れるベイズの定理を、
主観的確率におけるデータ集積に応じて改訂、さらに経験的に解釈、統計問題に適用す.
このような確率理解に基づいて功利を計算、合理的意思決定の問題として考える。
マルコフ過程Markov model :
未来の挙動は現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係であるという性質を持つ確率過程。
確率的にしか記述できない量子論の時間発展の様子に見られる。
量子もつれ、系の粒子数が多くなれば確率論的な解析を必要とす
”佐和隆光(数理経済学)曰く:統計はしばしば、他人をだますための方便ともなる。
数字の氾濫するこの世の中において将来どういう仕事にたずさわる人にとっても
「統計のウソ」に対する抵抗力をそなえておくことは、必要不可欠”。
と たのしい演劇の日々
Quantum mind 心の量子論
現在 量子論を元に取り組まれている心の現象
(i)決定プロセスdecision process、
(ii)順序効果order effect
(iii)双安定知覚bistable perception、
(iv)学習learning、
(v)意味ネットワークsemantic network、
(vi)量子エージェンシーquantum agency、
(vii)超量子もつれ相関super-quantum entanglement correlation。
(ii)秩序効果order effect
順序効果は、今日でも十分に理解されていない。
順序効果order effect:
実験参加者が複数の実験的操作を受ける場合に、
実験の順序によって練習 順応 疲労が生じたり、実験事態への心的飽和が起きる現象。
文脈量子機能の研究は、
質問の順序により被験者の応答が大幅に変わる可能性とその効果についてを明らかにする。
量子論の文脈上での機能contextual quantum feature:
考えられる順序効果は 不確定性関係uncertainty relationを含み、
ヒルベルト空間表現から独立independent of Hilbert space representationし、
幅広い順序効果の共分散条件covariance condition(QQ方程式equation)が発見されている。
共分散covariance:
2 組の対応するデータ間での平均からの偏差の積の平均値
心を量子論解釈する場合の問題点は、
古典的な(ベイズ確率Bayesian、マルコフ過程Markov model など)と比較し
ヒルベルト空間モデルの複雑さ或いは吝嗇さにある が
調査は、競合する古典モデルよりも自由変数free variableが少なくて済み、したがって、
より簡潔で厳密とす。
更に量子確率論quantum probability theory によって 互換性のない測定が、
どの様に 2番目の測定結果に不確実性を誘発するか の研究もなされている。Busemeyer and Wang (2017)
ベイズ統計学 Bayesian:
数学的確率論において現れるベイズの定理を、
主観的確率におけるデータ集積に応じて改訂、さらに経験的に解釈、統計問題に適用す.
このような確率理解に基づいて功利を計算、合理的意思決定の問題として考える。
マルコフ過程Markov model :
未来の挙動は現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係であるという性質を持つ確率過程。
確率的にしか記述できない量子論の時間発展の様子に見られる。
量子もつれ、系の粒子数が多くなれば確率論的な解析を必要とす
”佐和隆光(数理経済学)曰く:統計はしばしば、他人をだますための方便ともなる。
数字の氾濫するこの世の中において将来どういう仕事にたずさわる人にとっても
「統計のウソ」に対する抵抗力をそなえておくことは、必要不可欠”。
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