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Il '''support set''' di un insieme fuzzy è definito come la zona in cui il grado di appartenenza risulta <math>0<\mu_ {\tilde {A}}(x) < 1</math>; il nucleo o core è invece definito come l'area in cui il grado di appartenenza assume valore <math>\mu_ {\tilde {A}}(x) = 1</math>. Il 'Support set' rappresenta i valori del predicato ritenuti '''possibili''', mentre il 'core' rappresenta quelli ritenuti più '''plausibili'''.  | Il '''support set''' di un insieme fuzzy è definito come la zona in cui il grado di appartenenza risulta <math>0<\mu_ {\tilde {A}}(x) < 1</math>; il nucleo o core è invece definito come l'area in cui il grado di appartenenza assume valore <math>\mu_ {\tilde {A}}(x) = 1</math>. Il 'Support set' rappresenta i valori del predicato ritenuti '''possibili''', mentre il 'core' rappresenta quelli ritenuti più '''plausibili'''.  | ||
Se <math>{A}</math> rappresentasse un insieme nel senso ordinario del termine o nella logica del linguaggio classico precedentemente descritto, la sua funzione di appartenenza potrebbe assumere solo i valori <math>1</math> o <math>0</math> (Figura 1, <math>{A}</math>) <math>\mu_{\displaystyle {{A}}}(x)= 1 \; \lor \;\mu_{\displaystyle {{A}}}(x)= 0</math> a seconda che l'elemento 0 appartenga o meno al tutto, come considerato [[File:  | Se <math>{A}</math> rappresentasse un insieme nel senso ordinario del termine o nella logica del linguaggio classico precedentemente descritto, la sua funzione di appartenenza potrebbe assumere solo i valori <math>1</math> o <math>0</math> (Figura 1, <math>{A}</math>) <math>\mu_{\displaystyle {{A}}}(x)= 1 \; \lor \;\mu_{\displaystyle {{A}}}(x)= 0</math> a seconda che l'elemento 0 appartenga o meno al tutto, come considerato    | ||
[[File:Fuzzy2.jpg|alt=|thumb|400x400px|'''Figure 2:''' Representation of the comparison between a classical and fuzzy ensemble.]]  | |||
Immaginiamo, adesso, che  nell'Universo della Scienza <math>U</math> esistano due mondi o contesti paralleli <math>{A}</math> e <math>\tilde{A}</math> in cui per caso si trova la nostra paziente Mary Poppins ( vedi capitolo).    | |||
<math>{A}=</math> Un  mondo o contesto scientifico, il cosiddetto 'ben definito', della logica del linguaggio classico, in cui il medico ha un conoscenza scientifica di base assoluta '<math>KB</math>' con una chiara linea di demarcazione che raffigura l'area della proprio contesto che chiamiamo <math>KB_c</math> ( Knowledge Basic contest). In questo Universo siamo di fronte ad un unico mondo o contesto ( consideriamo quello odontoiatrico) e le risposte possono soltanto essere <math>\mu_{\displaystyle {{A}}}(x)= 1 \; \lor \;\mu_{\displaystyle {{A}}}(x)= 0</math> e dunque TMDs oppure noTMDs.  | <math>{A}=</math> Un  mondo o contesto scientifico, il cosiddetto 'ben definito', della logica del linguaggio classico, in cui il medico ha un conoscenza scientifica di base assoluta '<math>KB</math>' con una chiara linea di demarcazione che raffigura l'area della proprio contesto che chiamiamo <math>KB_c</math> ( Knowledge Basic contest). In questo Universo siamo di fronte ad un unico mondo o contesto ( consideriamo quello odontoiatrico) e le risposte possono soltanto essere <math>\mu_{\displaystyle {{A}}}(x)= 1 \; \lor \;\mu_{\displaystyle {{A}}}(x)= 0</math> e dunque TMDs oppure noTMDs.  | ||
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</ref> hanno rappresentato il fenomeno dell'effetto dell'ordine dell'informazione concludendo che I modelli cognitivi basati sui principi della probabilità quantistica hanno il potenziale per spiegare fenomeni paradossali che si verificano nelle scienze cognitive. In precedenza, i modelli quantistici sono stati utilizzati per tenere conto delle violazioni dei principi razionali del processo decisionale,<ref>Pothos, E. M., & Busemeyer, J. R. (2009). A quantum probability explanation for violations of “rational” decision theory. ''Proceedings of the Royal Society B'',  276(1165),  2171–2178.</ref> dei paradossi della combinazione concettuale,<ref>Aerts, D. (2009). Quantum structure in cognition. ''Journal of Mathematical Psychology'',  53,  314–348</ref> dei giudizi umani<ref>Khrennikov, A. Y. (2004).  Information dynamics in cognitive, psychological, social and anomalous phenomena. Dordrecht, Netherlands: Kluwer Academic.</ref> e della percezione<ref>Atmanspacher, H., Filk, T., & Romer, H. (2004). Quantum zero features of bistable perception. ''Biological Cybernetics'',  90,  33–40.</ref> e che, comunque, il modello di inferenza quantistica può adattarsi perfettamente ai dati del compito decisionale medico di Bergus et al. (1998).<ref>Bergus, G. R., Chapman, G. B., Levy, B. T., Ely, J. W., & Oppliger, R. A. (1998). Clinical diagnosis and order of information. ''Medical Decision Making'',  18,  412–417.</ref>{{q2|Siamo ancora sicuri di sapere tutto?|}}  | </ref> hanno rappresentato il fenomeno dell'effetto dell'ordine dell'informazione concludendo che I modelli cognitivi basati sui principi della probabilità quantistica hanno il potenziale per spiegare fenomeni paradossali che si verificano nelle scienze cognitive. In precedenza, i modelli quantistici sono stati utilizzati per tenere conto delle violazioni dei principi razionali del processo decisionale,<ref>Pothos, E. M., & Busemeyer, J. R. (2009). A quantum probability explanation for violations of “rational” decision theory. ''Proceedings of the Royal Society B'',  276(1165),  2171–2178.</ref> dei paradossi della combinazione concettuale,<ref>Aerts, D. (2009). Quantum structure in cognition. ''Journal of Mathematical Psychology'',  53,  314–348</ref> dei giudizi umani<ref>Khrennikov, A. Y. (2004).  Information dynamics in cognitive, psychological, social and anomalous phenomena. Dordrecht, Netherlands: Kluwer Academic.</ref> e della percezione<ref>Atmanspacher, H., Filk, T., & Romer, H. (2004). Quantum zero features of bistable perception. ''Biological Cybernetics'',  90,  33–40.</ref> e che, comunque, il modello di inferenza quantistica può adattarsi perfettamente ai dati del compito decisionale medico di Bergus et al. (1998).<ref>Bergus, G. R., Chapman, G. B., Levy, B. T., Ely, J. W., & Oppliger, R. A. (1998). Clinical diagnosis and order of information. ''Medical Decision Making'',  18,  412–417.</ref>{{q2|Siamo ancora sicuri di sapere tutto?|}}  | ||
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