量子思維：認(rèn)知和決策的量子模型

目錄
作者簡(jiǎn)介
譯者序
前 言
致 謝
1 為什么要在認(rèn)知和決策領(lǐng)域運(yùn)用量子理論？
幾個(gè)吸引人的理由
1.1 用量子方法解決認(rèn)知和決策問(wèn)題的六個(gè)理由 _ 00
1.2 認(rèn)知和決策領(lǐng)域的四個(gè)案例 _ 00
1.3 歷史回顧和更廣闊的圖景 _ 0
2 什么是量子理論？
一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹
2.1 幾何方法 _ 0
2.2 路徑圖方法 _ 0
2.3 矩陣代數(shù) _ 0
2.4 線性代數(shù) _ 0
2.5 量子公理 _ 0
2.6 關(guān)于量子理論的進(jìn)一步閱讀建議 _
3 量子理論可以預(yù)測(cè)什么？
預(yù)測(cè)提問(wèn)順序?qū)κ茉囌邞B(tài)度的影響
3.1 一個(gè)簡(jiǎn)單的例子 _
3.2 互易定律的實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn) _
3.3 一般量子模型 _
3.4 預(yù)測(cè)順序效應(yīng) _
3.5 結(jié)束語(yǔ) _
4 如何應(yīng)用量子理論？
如何解釋人的概率判斷錯(cuò)誤
4.1 “交集謬誤”和“并集謬誤” _
4.2 推理的順序效應(yīng) _
4.3 兼容性與量子合理性 _
5 受量子啟發(fā)的概念組合模型
5.1 概念組合與認(rèn)知 _
5.2 基于量子干涉的概念組合的非組合模型 _
5.3 將概念組合建模為復(fù)合量子系統(tǒng) _
5.4 用于分析概念組合的組合性的概率方法 _
5.5“非組合性”概念組合的案例 _
6 量子理論在聯(lián)合記憶識(shí)別中的一個(gè)應(yīng)用
6.1 情節(jié)過(guò)度分配效應(yīng) _
6.2 經(jīng)典概率 _
6.3 認(rèn)知模型 _
6.4 路徑圖量子模型 _
6.5 各種模型的比較 _
6.6 結(jié)論 _
7 人類語(yǔ)義空間的類量子模型
7.1 人類心理詞庫(kù) _
7.2 單詞、語(yǔ)境和希爾伯特空間 _
7.3 從復(fù)合量子體系的角度分析“超距怪異行為” _
7.4 語(yǔ)義空間的量子力學(xué) _
7.5 詞義空間之間的距離 _
8 什么是量子動(dòng)力學(xué)？更上一層樓
8.1 雙穩(wěn)態(tài)感知應(yīng)用 _
8.2 分類決策的應(yīng)用 _
8.3 隨機(jī)行走信號(hào)檢測(cè)模型 _
9 什么是量子優(yōu)勢(shì)？量子在決策中的應(yīng)用
9.1 阿萊悖論和埃斯伯格悖論 _
9.2 并集效應(yīng) _
9.3“并集效應(yīng)”的馬爾可夫模型和量子模型 _
9.4 動(dòng)力學(xué)一致性 _
9.5 分類對(duì)決策的干涉 _
9.6 結(jié)論 _
10 如何使用量子信息論為人類信息處理建模
10.1 由“量子位元”（qubits）表示的信息 _
10.2 受控U邏輯門形成的規(guī)則 _
10.3 以增-減狀態(tài)表示的評(píng)估 _
10.4 狀態(tài)-動(dòng)作序列 _
10.5 結(jié)束語(yǔ) _
11 量子體系可以學(xué)習(xí)嗎？介紹量子更新
11.1 基于經(jīng)驗(yàn)的量子狀態(tài)更新 _
11.2 基于梯度下降學(xué)習(xí)的權(quán)重更新 _
11.3 量子強(qiáng)化學(xué)習(xí) _
11.4 學(xué)習(xí)模型總結(jié) _
12 量子認(rèn)知和決策的未來(lái)前景如何？
12.1 量子理論對(duì)認(rèn)知和決策的貢獻(xiàn) _
12.2 未來(lái)的研究方向 _
12.3 量子認(rèn)知的實(shí)際應(yīng)用 _
12.4 量子合理性 _
12.5 神經(jīng)科學(xué)與量子理論 _
12.6 意識(shí)之難題 _
12.7 量子和認(rèn)知之間的結(jié)合只會(huì)導(dǎo)致謬論嗎？ _
附錄
附錄A 數(shù)學(xué)符號(hào) _
附錄B 狀態(tài)的密度矩陣表示 _
附錄C 用密度矩陣分析“提問(wèn)順序”效應(yīng) _
附錄D 泡利矩陣 _
附錄E 量子隨機(jī)行走 _
附錄F “并集效應(yīng)”的其他幾個(gè)量子模型 _
附錄G 計(jì)算機(jī)程序 _