Qビズム 量子力学の新解釈
量子力学は非常に成功した理論ではあるが，奇妙なパラドックスに満ちている。量子ベイズ主義（Qビズム）という最近発展したモデルは，量子論と確率論を結びつけることで，そうしたパラドックスを解消，あるいはより小さな問題にしようとする。Qビズムは量子的パラドックスの核心をなす「波動関数」を新たな概念でとらえ直す。一般に波動関数は粒子がある性質（例えばある特定の場所に存在すること）を示す確率を計算するために用いられるが，波動関数を実在とみなすと様々なパラドックスが生じてくる。Qビズムによれば，波動関数は，対象の量子系がある特定の性質を示すはずだとの個人的な「信念の度合い」を観測者が割り当てるために用いる数学的な道具にすぎない。この考え方では，波動関数は世界に実在するのではなく，個人の主観的な心の状態を反映しているだけだ。 翻訳は慶応義塾大学大学院／日本学術振興会特別研究員の杉尾一さん，監修は芝浦工業大
ベイズ推定 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ベイズ推定" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2018年12月） ベイズ推定（ベイズすいてい、英: Bayesian inference）とは、ベイズ確率の考え方に基づき、観測事象（観測された事実）から、推定したい事柄（それの起因である原因事象）を、確率的な意味で推論することを指す[1]。 ベイズの定理が基本的な方法論として用いられ、名前の由来となっている。統計学に応用されてベイズ統計学[2]の代表的な方法となっている。 ベイズ推定においては、パラメータの点推定を求めることは、ベイズ確率（分布関数）を求めた後に、決められた汎
“基礎”からのBayesian Nonparametrics-点過程と機械学習の数理-
深層学習(Deep Learning)とベイズ的最適化(Bayesian Optimization)による医用画像読影支援の試み
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ベイズと認知モデルと教師なし学習
