用于认知建模与神经计算的量子隧穿振荡器：基础理论、机器视觉实现及应用

《Entropy》：Quantum-Tunnelling Oscillators for Cognitive Modelling and Neural Computation: Foundations, Machine-Vision Realisation and Applications

　　

摘要

我提出了一个量子隧穿振子模型，将其作为解决量子认知理论中两个典型问题的通用动态机制——视觉错觉感知与群体决策制定。在这些问题中，个体被视为量子力学意义上的主体，他们的选择是通过情境依赖的转换来实现的，而非简单的概率计算。我指出，当这些单元相互连接时，就能构成一个量子认知神经系统，它不仅能再现常见的集体现象和感知现象，还能自然地解释那些挑战传统模型的反直觉现象。通过结合量子认知理论与神经网络的理念，这种方法为描述真实个体和群体的思维、感知及决策方式提供了一种简洁且具有物理依据的方式。