Arithmétique Non Standard Hyper-Graduée Causale. Applications aux Réseaux de Neurones Temporels et aux Systèmes Quantiques Intriqués

Fuente: Zenodo
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Autore principale: Mouton, Jean-Philippe
Natura: Recurso digital
Pubblicazione: Zenodo 2025
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_version_ 1866902300371451904
author Mouton, Jean-Philippe
author_facet Mouton, Jean-Philippe
contents <p>Nous présentons une extension de l'arithmétique graduée en introduisant des corrélations causales directionnelles entre les degrés d'existence. Cette extension brise la commutativité et l'associativité des opérations précédentes en introduisant le temps causal comme paramètre fondamental des opérations, créant une structure algébrique non-abélienne causale sur R* × (0, 1]* × [−1, 1]*.</p> <p>Après avoir établi rigoureusement les fondements de cette arithmétique corrélée causale avec démonstrations complètes de ses propriétés non-commutatives, nous démontrons sa pertinence à travers deux applications. Premièrement, nous modélisons la propagation temporelle d'incertitude dans les réseaux de neurones où les erreurs se propagent causalement entre couches.</p> <p>Deuxièmement, nous analysons l'intrication quantique relativiste où les degrés de cohérence évoluent selon l'ordre causal des événements.</p> <p>Cette arithmétique causale étend notre programme de recherche en fournissant un outil général pour modéliser les phénomènes où l'incertitude, l'infinitésimal et la corrélation causale coexistent.</p>
format Recurso digital
id zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_15701600
institution Zenodo
language
publishDate 2025
publisher Zenodo
record_format zenodo
spellingShingle Arithmétique Non Standard Hyper-Graduée Causale. Applications aux Réseaux de Neurones Temporels et aux Systèmes Quantiques Intriqués
Mouton, Jean-Philippe
Arithmétique non standard
Degrés d'existence
Causalité
Temps causal
Réseaux de neurones
Intrication quantique
Non-commutativité
03H15 (Analyse non-standard)
16W22 (Algèbres non-commutatives et non-associatives)
81P40 (Fondements quantiques, théorie de l'information quantique)
37B15 (Systèmes dynamiques avec structure causale)
60A05 (Axiomes de probabilité, espaces de probabilité)
68T05 (Intelligence articielle, réseaux de neurones)
94A17 (Mesures d'information, entropie)
83C45 (Causalité relativiste)
<p>Nous présentons une extension de l'arithmétique graduée en introduisant des corrélations causales directionnelles entre les degrés d'existence. Cette extension brise la commutativité et l'associativité des opérations précédentes en introduisant le temps causal comme paramètre fondamental des opérations, créant une structure algébrique non-abélienne causale sur R* × (0, 1]* × [−1, 1]*.</p> <p>Après avoir établi rigoureusement les fondements de cette arithmétique corrélée causale avec démonstrations complètes de ses propriétés non-commutatives, nous démontrons sa pertinence à travers deux applications. Premièrement, nous modélisons la propagation temporelle d'incertitude dans les réseaux de neurones où les erreurs se propagent causalement entre couches.</p> <p>Deuxièmement, nous analysons l'intrication quantique relativiste où les degrés de cohérence évoluent selon l'ordre causal des événements.</p> <p>Cette arithmétique causale étend notre programme de recherche en fournissant un outil général pour modéliser les phénomènes où l'incertitude, l'infinitésimal et la corrélation causale coexistent.</p>
title Arithmétique Non Standard Hyper-Graduée Causale. Applications aux Réseaux de Neurones Temporels et aux Systèmes Quantiques Intriqués
topic Arithmétique non standard
Degrés d'existence
Causalité
Temps causal
Réseaux de neurones
Intrication quantique
Non-commutativité
03H15 (Analyse non-standard)
16W22 (Algèbres non-commutatives et non-associatives)
81P40 (Fondements quantiques, théorie de l'information quantique)
37B15 (Systèmes dynamiques avec structure causale)
60A05 (Axiomes de probabilité, espaces de probabilité)
68T05 (Intelligence articielle, réseaux de neurones)
94A17 (Mesures d'information, entropie)
83C45 (Causalité relativiste)
url https://doi.org/10.5281/zenodo.15701600