Субъективная логика

редактировать

Субъективная логика - это тип вероятностной логики, которая явно принимает во внимание эпистемическую неопределенность и доверие к источнику. В целом субъективная логика подходит для моделирования и анализа ситуаций, связанных с неопределенностью и относительно ненадежными источниками. Например, его можно использовать для моделирования и анализа сетей доверия и байесовских сетей.

Аргументы в субъективной логике - это субъективные мнения о переменных состояния, которые могут принимать значения из домена (также известного как пространство состояний), где значение состояния можно рассматривать как утверждение, которое может быть истинным или ложным. Биномиальное мнение применяется к двоичной переменной состояния и может быть представлено как бета-версия PDF (функция плотности вероятности). Мультиномиальное мнение применяется к переменной состояния с несколькими возможными значениями и может быть представлено как PDF Дирихле (функция плотности вероятности). Через соответствие между мнениями и распределениями Бета / Дирихле субъективная логика предоставляет алгебру для этих функций. Мнения также связаны с репрезентацией убеждений в теории убеждений Демпстера – Шафера.

Фундаментальный аспект человеческого состояния состоит в том, что никто никогда не может определить с абсолютной уверенностью, истинно или ложно утверждение о мире. Кроме того, всякий раз, когда истина предложения выражается, это всегда делает человек, и это никогда нельзя рассматривать как представление общего и объективного убеждения. Эти философские идеи напрямую отражены в математическом формализме субъективной логики.

Содержание

  • 1 Субъективные мнения
    • 1.1 Биномиальные мнения
    • 1.2 Мультиномиальные мнения
  • 2 оператора
  • 3 свойства
  • 4 Приложения
    • 4.1 Субъективные сети доверия
    • 4.2 Субъективные байесовские сети
    • 4.3 Субъективные сети
  • 5 ссылки
  • 6 Внешние ссылки

Субъективные мнения

Субъективные мнения выражают субъективные убеждения об истинности государственных ценностей / утверждений со степенью эпистемической неопределенности и могут явно указывать на источник веры, когда это необходимо. Мнение, как правило, обозначаются как, где есть источник, по мнению, и является переменным состоянием, к которому относится мнение. Переменная может принимать значения из домена (также называемого пространством состояний), например, обозначенного как. Предполагается, что значения домена являются исчерпывающими и взаимно непересекающимися, и предполагается, что источники имеют общую семантическую интерпретацию домена. Источник и переменная являются атрибутами мнения. Указание источника можно не указывать, если оно не имеет значения. ω Икс А {\ displaystyle \ omega _ {X} ^ {A}} А {\ Displaystyle А \, \!} Икс {\ Displaystyle X \, \!} Икс {\ Displaystyle X \, \!} Икс {\ Displaystyle \ mathbb {X}}

Биномиальные мнения

Позвольте быть значением состояния в двоичной области. Биномиальное мнение об истинности значения состояния - это упорядоченная четверка, где: Икс {\ Displaystyle х \, \!} Икс {\ Displaystyle х \, \!} ω Икс знак равно ( б Икс , d Икс , ты Икс , а Икс ) {\ displaystyle \ omega _ {x} = (b_ {x}, d_ {x}, u_ {x}, a_ {x}) \, \!}

б Икс {\ displaystyle b_ {x} \, \!}: масса веры это вера, которая истинна. Икс {\ Displaystyle х \, \!}
d Икс {\ Displaystyle d_ {х} \, \!}: масса неверия это вера, которая ложна. Икс {\ Displaystyle х \, \!}
ты Икс {\ Displaystyle и_ {х} \, \!}: масса неопределенности это количество незарегистрированных убеждений, также интерпретируемое как эпистемическая неопределенность.
а Икс {\ Displaystyle а_ {х} \, \!}: базовая ставка это априорная вероятность при отсутствии веры или неверия.

Эти компоненты удовлетворяют и. Ниже перечислены характеристики различных категорий мнений. б Икс + d Икс + ты Икс знак равно 1 {\ displaystyle b_ {x} + d_ {x} + u_ {x} = 1 \, \!} б Икс , d Икс , ты Икс , а Икс [ 0 , 1 ] {\ displaystyle b_ {x}, d_ {x}, u_ {x}, a_ {x} \ in [0,1] \, \!}

Мнение где б Икс знак равно 1 {\ displaystyle b_ {x} = 1 \, \!} является абсолютным мнением, которое эквивалентно логическому ИСТИНА,
где d Икс знак равно 1 {\ displaystyle d_ {x} = 1 \, \!} является абсолютным мнением, которое эквивалентно логическому FALSE,
где б Икс + d Икс знак равно 1 {\ displaystyle b_ {x} + d_ {x} = 1 \, \!} является догматическим мнением, эквивалентным традиционной вероятности,
где б Икс + d Икс lt; 1 {\ displaystyle b_ {x} + d_ {x} lt;1 \, \!} является неопределенным мнением, которое выражает степень эпистемической неопределенности, и
где б Икс + d Икс знак равно 0 {\ displaystyle b_ {x} + d_ {x} = 0 \, \!} это пустое мнение, которое выражает полную эпистемическую неопределенность или полную пустоту убеждений.

Прогнозируемая вероятность биномиального мнения определяется как. п Икс знак равно б Икс + а Икс ты Икс {\ displaystyle \ mathrm {P} _ {x} = b_ {x} + a_ {x} u_ {x} \, \!}

Биномиальные мнения можно представить в виде равностороннего треугольника, как показано ниже. Точка внутри треугольника представляет тройку. Б, д, у -axes работать от одного края к противоположной вершине, указанной Belief, Неверие или метка неопределенности. Например, сильное положительное мнение представлено точкой в ​​правом нижнем углу веры. Базовая ставка, также называемая априорной вероятностью, отображается в виде красного указателя вдоль базовой линии, а прогнозируемая вероятность формируется путем проецирования мнения на базу, параллельно линии проекции базовой скорости. Мнения о трех значениях / предложениях X, Y и Z визуализируются на треугольнике слева, а их эквивалентные бета-функции плотности вероятности (Probability Density Functions) визуализируются на графиках справа. Также показаны числовые значения и словесные качественные описания каждого мнения. ( б Икс , d Икс , ты Икс ) {\ displaystyle (b_ {x}, d_ {x}, u_ {x}) \, \!} п Икс {\ displaystyle \ mathrm {P} _ {x} \, \!} Примеры биномиальных мнений с соответствующими бета-файлами PDF

Beta PDF обычно обозначается как, где и являются его двумя параметрами прочности. Бета-PDF биномиального мнения - это функция, в которой - неинформативный априорный вес, также называемый единицей доказательства, обычно установленный на. B е т а ( п ( Икс ) ; α , β ) {\ Displaystyle \ mathrm {Бета} (п (х); \ альфа, \ бета) \, \!} α {\ Displaystyle \ альфа \, \!} β {\ Displaystyle \ бета \, \!} ω Икс знак равно ( б Икс , d Икс , ты Икс , а Икс ) {\ displaystyle \ omega _ {x} = (b_ {x}, d_ {x}, u_ {x}, a_ {x}) \, \!} B е т а ( п ( Икс ) ; α , β )  где  { α знак равно W б Икс ты Икс + W а Икс β знак равно W d Икс ты Икс + W ( 1 - а Икс ) {\ displaystyle \ mathrm {Beta} (p (x); \ alpha, \ beta) {\ t_dv {where}} {\ begin {cases} \ alpha amp; = {\ frac {Wb_ {x}} {u_ {x }}} + Wa_ {x} \\\ beta amp; = {\ frac {Wd_ {x}} {u_ {x}}} + W (1-a_ {x}) \ end {ases}} \, \! } W {\ displaystyle W} W знак равно 2 {\ Displaystyle W = 2}

Мультиномиальные мнения

Позвольте быть переменной состояния, которая может принимать значения состояния. Мультиномиальное мнение - это составной кортеж, где - распределение массы убеждений по возможным значениям состояния, - масса неопределенности и - априорное (базовое) распределение вероятностей по возможным значениям состояния. Эти параметры удовлетворяют и как. Икс {\ Displaystyle X \, \!} Икс Икс {\ Displaystyle х \ в \ mathbb {X} \, \!} Икс {\ Displaystyle X \, \!} ω Икс знак равно ( б Икс , ты Икс , а Икс ) {\ Displaystyle \ omega _ {X} = (b_ {X}, u_ {X}, a_ {X}) \, \!} б Икс {\ displaystyle b_ {X} \, \!} Икс {\ Displaystyle X \, \!} ты Икс {\ Displaystyle и_ {Х} \, \!} а Икс {\ displaystyle a_ {X} \, \!} Икс {\ Displaystyle X \, \!} ты Икс + б Икс ( Икс ) знак равно 1 {\ Displaystyle и_ {Х} + \ сумма b_ {Х} (х) = 1 \, \!} а Икс ( Икс ) знак равно 1 {\ Displaystyle \ сумма а_ {Х} (х) = 1 \, \!} б Икс ( Икс ) , ты Икс , а Икс ( Икс ) [ 0 , 1 ] {\ Displaystyle b_ {X} (х), u_ {X}, a_ {X} (x) \ in [0,1] \, \!}

Трехчленные мнения можно просто визуализировать как точки внутри тетраэдра, но мнения с размерами больше трехчлена не поддаются простой визуализации.

PDF Дирихле обычно обозначают как где - распределение вероятностей по значениям состояния, а - параметры прочности. PDF Дирихле полиномиального заключения - это функция, в которой параметры силы задаются формулой, где - неинформативный априорный вес, также называемый единицей доказательства, обычно установленный на. D я р ( п Икс ; α Икс ) {\ Displaystyle \ mathrm {Dir} (p_ {X}; \ alpha _ {X}) \, \!} п Икс {\ displaystyle p_ {X} \, \!} Икс {\ displaystyle X} α Икс {\ Displaystyle \ альфа _ {X} \, \!} ω Икс знак равно ( б Икс , ты Икс , а Икс ) {\ Displaystyle \ omega _ {X} = (b_ {X}, u_ {X}, a_ {X}) \, \!} D я р ( п Икс ; α Икс ) {\ displaystyle \ mathrm {Dir} (p_ {X}; \ alpha _ {X})} α Икс ( Икс ) знак равно W б Икс ( Икс ) ты Икс + W а Икс ( Икс ) {\ displaystyle \ alpha _ {X} (x) = {\ frac {Wb_ {X} (x)} {u_ {X}}} + Wa_ {X} (x) \, \!} W {\ displaystyle W} W знак равно 2 {\ Displaystyle W = 2}

Операторы

Большинство операторов в таблице ниже являются обобщениями бинарной логики и операторов вероятности. Например, сложение - это просто обобщение сложения вероятностей. Некоторые операторы имеют смысл только для объединения биномиальных мнений, а некоторые также применимы к полиномиальным мнениям. Большинство операторов бинарны, но дополнение - унарное, а абдукция - троичное. См. Ссылки на публикации для математических деталей каждого оператора.

Субъективные логические операторы, обозначения и соответствующие пропозициональные / бинарные логические операторы
Субъективный логический оператор Обозначение оператора Пропозициональный / бинарный логический оператор
Дополнение ω Икс у А знак равно ω Икс А + ω у А {\ displaystyle \ omega _ {x \ cup y} ^ {A} = \ omega _ {x} ^ {A} + \ omega _ {y} ^ {A} \, \!} Союз
Вычитание ω Икс у А знак равно ω Икс А - ω у А {\ displaystyle \ omega _ {x \ backslash y} ^ {A} = \ omega _ {x} ^ {A} - \ omega _ {y} ^ {A} \, \!} Разница
Умножение ω Икс у А знак равно ω Икс А ω у А {\ displaystyle \ omega _ {x \ land y} ^ {A} = \ omega _ {x} ^ {A} \ cdot \ omega _ {y} ^ {A} \, \!} Соединение / И
Деление ω Икс ¯ у А знак равно ω Икс А / ω у А {\ displaystyle \ omega _ {x {\ overline {\ land}} y} ^ {A} = \ omega _ {x} ^ {A} / \ omega _ {y} ^ {A} \, \!} Несоединение / UN-AND
Умножение ω Икс у А знак равно ω Икс А ω у А {\ displaystyle \ omega _ {x \ lor y} ^ {A} = \ omega _ {x} ^ {A} \ sqcup \ omega _ {y} ^ {A} \, \!} Дизъюнкция / ИЛИ
Codivision ω Икс ¯ у А знак равно ω Икс А ¯ ω у А {\ displaystyle \ omega _ {x {\ overline {\ lor}} y} ^ {A} = \ omega _ {x} ^ {A} \; {\ overline {\ sqcup}} \; \ omega _ {y } ^ {A} \, \!} Нерасхождение / UN-OR
Дополнение ω Икс ¯ А знак равно ¬ ω Икс А {\ displaystyle \ omega _ {\ overline {x}} ^ {A} \; \; = \ lnot \ omega _ {x} ^ {A} \, \!} НЕ
Удержание ω Y Икс А знак равно ω Y | Икс А ω Икс А {\ displaystyle \ omega _ {Y \ | X} ^ {A} = \ omega _ {Y | X} ^ {A} \ circledcirc \ omega _ {X} ^ {A} \, \!} Modus ponens
Субъективная теорема Байеса ω Икс | ~ Y А знак равно ω Y | Икс А ϕ ~ а Икс {\ displaystyle \ omega _ {X {\ tilde {|}} Y} ^ {A} = \ omega _ {Y | X} ^ {A} \; {\ widetilde {\ phi \,}} \; a_ { ИКС}\,\!} Противопоставление
Похищение ω Икс ~ Y А знак равно ω Y | Икс А ~ ( а Икс , ω Y А ) {\ displaystyle \ omega _ {X {\ widetilde {\ |}} Y} ^ {A} = \ omega _ {Y | X} ^ {A} \; {\ widetilde {\ circledcirc}} \; (a_ { X}, \ omega _ {Y} ^ {A}) \, \!} Modus tollens
Транзитивность / дисконтирование ω Икс А ; B знак равно ω B А ω Икс B {\ displaystyle \ omega _ {X} ^ {A; B} = \ omega _ {B} ^ {A} \ otimes \ omega _ {X} ^ {B} \, \!} на
Накопительный синтез ω Икс А B знак равно ω Икс А ω Икс B {\ displaystyle \ omega _ {X} ^ {A \ diamond B} = \ omega _ {X} ^ {A} \ oplus \ omega _ {X} ^ {B} \, \!} на
Слияние ограничений ω Икс А amp; B знак равно ω Икс А ω Икс B {\ displaystyle \ omega _ {X} ^ {A \ amp; B} = \ omega _ {X} ^ {A} \; \ odot \; \ omega _ {X} ^ {B} \, \!} на

Комбинация переходных источников может быть обозначена в компактной или развернутой форме. Например, транзитивный путь доверия от аналитика / источника через источник к переменной может быть обозначен как в компактной форме, так и в развернутой форме. Здесь выражает, что имеет некоторое доверие / недоверие к источнику, тогда как выражает, что имеет мнение о состоянии переменной, которое дается в качестве совета. Расширенная форма является наиболее общей и напрямую соответствует способу формирования субъективных логических выражений с помощью операторов. А {\ Displaystyle А \, \!} B {\ Displaystyle B \, \!} Икс {\ Displaystyle X \, \!} [ А ; B , Икс ] {\ Displaystyle [А; В, Х] \, \!} [ А ; B ] : [ B , Икс ] {\ Displaystyle [A; B]: [B, X] \, \!} [ А ; B ] {\ Displaystyle [А; В] \, \!} А {\ displaystyle A} B {\ displaystyle B} [ B , Икс ] {\ Displaystyle [B, X] \, \!} B {\ displaystyle B} Икс {\ displaystyle X} А {\ displaystyle A}

Свойства

В случае, если мнения аргументов эквивалентны логическому ИСТИНА или ЛОЖЬ, результат любого оператора субъективной логики всегда равен результату соответствующего пропозиционального / бинарного логического оператора. Точно так же, когда аргументы мнений эквивалентны традиционным вероятностям, результат любого оператора субъективной логики всегда равен результату соответствующего оператора вероятности (если он существует).

В случае, если аргументные мнения содержат степени неопределенности, операторы, включающие умножение и деление (включая дедукцию, абдукцию и теорему Байеса), будут производить производные мнения, которые всегда имеют правильную прогнозируемую вероятность, но, возможно, с приблизительной дисперсией, когда рассматриваются как PDF-файлы Бета / Дирихле. Все другие операторы дают заключения, в которых прогнозируемые вероятности и дисперсия всегда аналитически верны.

Различные логические формулы, которые традиционно эквивалентны в логике высказываний, не обязательно имеют одинаковые мнения. Например, в целом, хотя дистрибутивность конъюнкции над дизъюнкцией, выраженная как, сохраняется в бинарной логике высказываний. Это неудивительно, поскольку соответствующие операторы вероятностей также не являются распределительными. Однако умножение является распределительным по сравнению с сложением, что выражается выражением. Также соблюдаются законы Де Моргана, выраженные, например, выражением. ω Икс ( у z ) ω ( Икс у ) ( Икс z ) {\ displaystyle \ omega _ {x \ land (y \ lor z)} \ neq \ omega _ {(x \ land y) \ lor (x \ land z)} \, \!} Икс ( у z ) ( Икс у ) ( Икс z ) {\ Displaystyle х \ земля (y \ lor z) \ Leftrightarrow (x \ land y) \ lor (x \ land z) \, \!} ω Икс ( у z ) знак равно ω ( Икс у ) ( Икс z ) {\ displaystyle \ omega _ {x \ land (y \ cup z)} = \ omega _ {(x \ land y) \ cup (x \ land z)} \, \!} ω Икс у ¯ знак равно ω Икс ¯ у ¯ {\ displaystyle \ omega _ {\ overline {x \ land y}} = \ omega _ {{\ overline {x}} \ lor {\ overline {y}}} \, \!}

Субъективная логика позволяет очень эффективно вычислять математически сложные модели. Это возможно путем аппроксимации аналитически правильных функций. Хотя аналитически перемножить два бета- файла PDF в виде единого бета-PDF-файла относительно просто, все более сложное быстро становится трудноразрешимым. При объединении двух бета-PDF-файлов с некоторым оператором / связкой аналитический результат не всегда является бета-версией PDF и может включать гипергеометрические ряды. В таких случаях субъективная логика всегда приближает результат как мнение, эквивалентное бета-версии PDF.

Приложения

Субъективная логика применима, когда ситуация, подлежащая анализу, характеризуется значительной эпистемической неопределенностью из-за неполного знания. Таким образом, субъективная логика становится вероятностной логикой эпистемических неопределенных вероятностей. Преимущество заключается в том, что неопределенность сохраняется на протяжении всего анализа и явно выражается в результатах, так что можно различать определенные и неопределенные выводы.

Моделирование сетей доверия и байесовских сетей - типичные приложения субъективной логики.

Сети субъективного доверия

Сети субъективного доверия можно моделировать с помощью комбинации операторов транзитивности и слияния. Позвольте выразить край доверия рефералов от до, и позвольте выразить край доверия от до. Сеть субъективного доверия может, например, быть выражена, как показано на рисунке ниже. [ А ; B ] {\ Displaystyle [А; В] \, \!} А {\ Displaystyle А \, \!} B {\ Displaystyle B \, \!} [ B , Икс ] {\ Displaystyle [B, X] \, \!} B {\ Displaystyle B \, \!} Икс {\ Displaystyle X \, \!} ( [ А ; B ] : [ B , Икс ] ) ( [ А ; C ] : [ C , Икс ] ) {\ Displaystyle ([A; B]: [B, X]) \ алмаз ([A; C]: [C, X]) \, \!}

Сеть субъективного доверия

Индексы 1, 2 и 3 указывают хронологический порядок формирования ребер доверия и советов. Таким образом, учитывая набор доверительных ребер с индексом 1, доверительный управляющий-источник получает совет от и и, таким образом, может получить доверие к переменной. Выражая каждую крайность доверия и край убеждений как мнение, можно получить веру в выражении как. А {\ Displaystyle А \, \!} B {\ Displaystyle B \, \!} C {\ Displaystyle C \, \!} Икс {\ Displaystyle X \, \!} А {\ Displaystyle А \, \!} Икс {\ Displaystyle X \, \!} ω Икс А знак равно ω Икс [ А ; B ] [ А ; C ] знак равно ( ω B А ω Икс B ) ( ω C А ω Икс C ) {\ displaystyle \ omega _ {X} ^ {A} = \ omega _ {X} ^ {[A; B] \ diamond [A; C]} = (\ omega _ {B} ^ {A} \ otimes \ омега _ {X} ^ {B}) \ oplus (\ omega _ {C} ^ {A} \ otimes \ omega _ {X} ^ {C}) \, \!}

Сети доверия могут выражать надежность источников информации и могут использоваться для определения субъективных мнений о переменных, о которых источники предоставляют информацию.

Субъективная логика, основанная на доказательствах ( EBSL ), описывает альтернативное вычисление доверительной сети, в которой транзитивность мнений (дисконтирование) обрабатывается путем применения весов к свидетельствам, лежащим в основе мнений.

Субъективные байесовские сети

В приведенной ниже байесовской сети и являются родительскими переменными, а являются дочерней переменной. Аналитик должен изучить набор совместных условных мнений, чтобы применить оператор дедукции и получить маргинальное мнение о переменной. Условные мнения выражают условную связь между родительскими переменными и дочерней переменной. Икс {\ Displaystyle X \, \!} Y {\ Displaystyle Y \, \!} Z {\ Displaystyle Z \, \!} ω Z | Икс Y {\ displaystyle \ omega _ {Z | XY}} ω Z Икс Y {\ displaystyle \ omega _ {Z \ | XY}} Z {\ displaystyle Z}

Субъективная байесовская сеть

Выведенное мнение вычисляется как. Мнение о совместных доказательствах может быть вычислено как результат мнений независимых доказательств и, или как совместный продукт мнений о частично зависимых доказательствах. ω Z Икс Y знак равно ω Z | Икс Y ω Икс Y {\ displaystyle \ omega _ {Z \ | XY} = \ omega _ {Z | XY} \ circledcirc \ omega _ {XY}} ω Икс Y {\ displaystyle \ omega _ {XY}} Икс {\ Displaystyle X \, \!} Y {\ Displaystyle Y \, \!}

Субъективные сети

Комбинация субъективной сети доверия и субъективной байесовской сети является субъективной сетью. Сеть субъективного доверия может использоваться для получения из различных источников мнений, которые будут использоваться в качестве исходных мнений для субъективной байесовской сети, как показано на рисунке ниже.

Субъективная сеть

Традиционные байесовские сети обычно не принимают во внимание надежность источников. В субъективных сетях явно учитывается доверие к источникам.

Рекомендации

внешние ссылки

Последняя правка сделана 2023-03-19 06:23:50
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте