• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

过程模型、环境分析和认知架构:量子概率理论何去何从?

Processes models, environmental analyses, and cognitive architectures: quo vadis quantum probability theory?

机构信息

University of Lausanne, Quartier UNIL-Dorigny, 1015 Lausanne, Switzerland.

出版信息

Behav Brain Sci. 2013 Jun;36(3):297-8. doi: 10.1017/S0140525X12003032.

DOI:10.1017/S0140525X12003032
PMID:23673044
Abstract

A lot of research in cognition and decision making suffers from a lack of formalism. The quantum probability program could help to improve this situation, but we wonder whether it would provide even more added value if its presumed focus on outcome models were complemented by process models that are, ideally, informed by ecological analyses and integrated into cognitive architectures.

摘要

认知和决策制定领域的很多研究都存在缺乏形式化的问题。量子概率程序可以帮助改善这种情况,但我们想知道,如果它假定的重点是结果模型,并补充由生态分析提供信息且集成到认知架构中的过程模型,是否会提供更多的附加值。

相似文献

1
Processes models, environmental analyses, and cognitive architectures: quo vadis quantum probability theory?过程模型、环境分析和认知架构:量子概率理论何去何从?
Behav Brain Sci. 2013 Jun;36(3):297-8. doi: 10.1017/S0140525X12003032.
2
Cognitive architectures combine formal and heuristic approaches.认知架构结合了形式化和启发式方法。
Behav Brain Sci. 2013 Jun;36(3):285-6. doi: 10.1017/S0140525X12002956.
3
The potential of using quantum theory to build models of cognition.利用量子理论构建认知模型的潜力。
Top Cogn Sci. 2013 Oct;5(4):672-88. doi: 10.1111/tops.12043. Epub 2013 Sep 11.
4
Open parallel cooperative and competitive decision processes: a potential provenance for quantum probability decision models.开启平行合作与竞争决策过程:量子概率决策模型的潜在起源。
Top Cogn Sci. 2013 Oct;5(4):818-43. doi: 10.1111/tops.12045. Epub 2013 Sep 9.
5
Limitations of the Dirac formalism as a descriptive framework for cognition.狄拉克形式主义作为认知描述框架的局限性。
Behav Brain Sci. 2013 Jun;36(3):292-3. doi: 10.1017/S0140525X12003007.
6
Quantum probability and cognitive modeling: some cautions and a promising direction in modeling physics learning.量子概率与认知建模:物理学习建模中的一些注意事项和有前景的方向。
Behav Brain Sci. 2013 Jun;36(3):284-5. doi: 10.1017/S0140525X12002932.
7
Realistic neurons can compute the operations needed by quantum probability theory and other vector symbolic architectures.真实神经元可以计算量子概率论和其他向量符号体系所需的运算。
Behav Brain Sci. 2013 Jun;36(3):307-8. doi: 10.1017/S0140525X12003111.
8
If quantum probability = classical probability + bounded cognition; is this good, bad, or unnecessary?如果量子概率=经典概率+有界认知;这是好是坏还是不必要?
Behav Brain Sci. 2013 Jun;36(3):304-5. doi: 10.1017/S0140525X12003172.
9
Can quantum probability provide a new direction for cognitive modeling?量子概率能否为认知建模提供新的方向?
Behav Brain Sci. 2013 Jun;36(3):255-74. doi: 10.1017/S0140525X12001525.
10
Cold and hot cognition: quantum probability theory and realistic psychological modeling.冷与热认知:量子概率论与现实心理建模。
Behav Brain Sci. 2013 Jun;36(3):282-3. doi: 10.1017/S0140525X12002907.