18、量子认知、理性与常识的奥秘

量子认知、理性与常识的奥秘

1. 奥曼定理与量子理性

奥曼定理在许多领域有着重要应用,但它存在一些潜在假设。除了常见的共同知识和共同先验假设外,还存在一个隐藏假设,即代理人的理性。传统的理性概念基于贝叶斯推理进行决策,这在科学理论中通过经典概率(CP)形式化。然而,如果真实的代理人并非经典理性,而是具有量子理性,那么即使在共同知识和共同先验的假设下,他们也可能违反奥曼定理。

量子概率(QP)与经典奥曼模型的基本区别在于不同代理人对世界的信息表示可能不相容。为了模拟这种情况,我们需要考虑复杂希尔伯特空间中单位算子的划分,这些划分由相互正交的投影算子组成,而不是经典的集合论划分。一般来说,这些划分可能不相容,即不同代理人的相应问题算子不一定可交换。这里我们采用基于投影算子的最简单量子测量数学模型,即冯·诺伊曼 - 吕德斯类型的测量。虽然将其推广到用量子仪器表示的测量似乎是可能的,但技术上具有挑战性。

违反奥曼定理的基本量子元素是使用更通用的概率更新规则,即贝叶斯更新的量子类比。这个规则中包含了几个不同的不相容来源,除了代理人信息表示可能的不相容外,信息表示与量子事件以及共同先验状态的可能不相容也起着重要作用。它们都可能对干扰项产生显著影响,从而扰乱后验概率的匹配,即使在具有共同先验状态和非平凡共同知识的情况下也是如此。

2. 常识的示例说明

常识在协调行动和达成共识的各种问题中起着至关重要的作用,涵盖哲学、经济学、博弈论、统计学、计算机科学和人工智能等多个领域。常识是相互知识的一种推广,相互知识指的是群体中的每个人都知道某个事实或事件。以下通过两个示例来说明常识的重要影响。

2.1 地震示例

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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