我們對人類思維的理解，大都基於各種概率模型。本書的兩位作者傑爾姆?Ｒ．布斯邁耶和彼得?Ｄ．布魯扎認為，對於人類思維，以量子理論為基礎數學架構所能提供的解釋，實際上比傳統的數學架構好得多。認知和決策，是人群生活的基本功能，貫穿於我們每個人的學習、工作、交往以及日常生活。用量子數學的觀點審視認知和決策的基本規律，其意義之重大不言而喻。特別在計算機網絡時代，認知和決策的量子模型直接融入了信息論、網絡檢索、人工智能機器學習等重要領域。兩位作者帶領我們瀏覽了近代認知決策的各種課題，介紹了種種新穎的視等

●作者簡介
譯者序
前言
致謝
1為什麼要在認知和決策領域運用量子理論？
幾個吸引人的理由
1.1用量子方法解決認知和決策問題的六個理由
1.2認知和決策領域的四個案例
1.3歷史回顧和更廣闊的圖景
2什麼是量子理論？
一個簡單的介紹
2.1幾何方法
2.2路徑圖方法
2.3矩陣代數
2.4線性代數
2.5量子公理
2.6關於量子理論的進一步閱讀建議
3量子理論可以預測什麼？
預測提問順序對受試者態度的影響
3.1一個簡單的例子
3.2互易定律的實驗檢驗
3.3一般量子模型
3.4預測順序效應
3.5結束語
4如何應用量子理論？
如何解釋人的概率判斷錯誤
4.1“交集謬誤”和“並集謬誤”
4.2推理的順序效應
4.3兼容性與量子合理性
5受量子啟發的概念組合模型
5.1概念組合與認知
5.2基於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合量子繫統
5.4用於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量子理論在聯合記憶識別中的一個應用
6.1情節過度分配效應
6.2經典概率
6.3認知模型
6.4路徑圖量子模型
6.5各種模型的比較
6.6結論
7人類語義空間的類量子模型
7.1人類心理詞庫
7.2單詞、語境和希爾伯特空間
7.3從復合量子體繫的角度分析“超距怪異行為”
7.4語義空間的量子力學
7.5詞義空間之間的距離
8什麼是量子動力學？更上一層樓
8.1雙穩態感知應用
8.2分類決策的應用
8.3隨機行走信號檢測模型
9什麼是量子優勢？量子在決策中的應用
9.1阿萊悖論和埃斯伯格悖論
9.2並集效應
9.3“並集效應”的馬爾可夫模型和量子模型
9.4動力學一致性
9.5分類對決策的干涉
9.6結論
10如何使用量子信息論為人類信息處理建模
10.1由“”（qubits）表示的信息
10.2受控U邏輯門形成的規則
10.3以增-減狀態表示的評估
10.4狀態-動作序列
10.5結束語
11量子體繫可以學習嗎？介紹量子更新
11.1基於經驗的量子狀態更新
11.2基於梯度下降學習的權重更新
11.3量子強化學習
11.4學習模型總結
……

我們對人類思維的理解，大都基於各種概率模型。這部頗具創意的著作由傑爾姆·R.布斯邁耶和彼得·D.布魯扎撰寫，他們認為對於人類思維，以量子理論為基礎數學架構所能提供的解釋，實際上比傳統的數學架構好得多。他們介紹了用概率-動力學繫統建模的基礎，涉及量子理論的兩個方面：首先是“情境性”，情境性可用於理解在不確定條件下人們在推斷和決策時經常發現的干涉效應；第二是“量子糾纏”，運用這個概念，可以通過不可約的方式為認知現像建模。運用從量子理論中抽取的這些原則，我們能以全新的眼光來處理人類的認知和決策。本書以簡單明了的方式介紹了基本原理，並假設讀者不需要具有物理學背景或量子大腦，而且在認知和決策的重要領域為讀者提供了完整的輔導和解答。

(美)傑爾姆·R.布斯邁耶,(澳)彼得·D.布魯扎 著 郭景德 譯