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0.1: Preface
1.0: 1.0:Feynman's question1.0:ファインマン博士への解答
1.1:Quantum language(1.1:量子言語)
1.2(1):Axioms 1 and 2 (measurement and causality ) and interpretation: 【1.2(1):言語ルール1と2(測定と因果関係)とその解釈】
1.2(2):Linguistic interpretation【1.2(2):言語的(コペンハーゲン)解釈】
1.2(3):Summary【1.2(3):要約】
1.3:Example (Hot or Cold?)【1.3:例(熱い? 冷たい?)】
2.0: Axiom 1( measurement ); Abstract 2.0: 言語ルール1(測定);アブストラクト
2.1: Basic structure $[{\mathcal A} \subseteq$ $ \overline{\mathcal A} \subseteq B(H)]$( General Theory)【2.1: 基本構造$[{\mathcal A} \subseteq$ $ \overline{\mathcal A} \subseteq B(H)]$(一般論)】
2.2: Quantum basic structure $[{\mathcal C}(H) \subseteq$ $ B(H) \subseteq B(H)]$【2.2: 量子基本構造$[{\mathcal C}(H) \subseteq$ $ B(H) \subseteq B(H)]$】
2.3: Classical basic structure $[C_0(\Omega ) \subseteq$ $ L^\infty ( \Omega, \nu ) \subseteq B(H)]$【2.3: 古典基本構造$[C_0(\Omega ) \subseteq$ $ L^\infty ( \Omega, \nu ) \subseteq B(H)]$】
2.4: State and observable【2.4: 状態と観測量】
2.5: Examples of observables【2.5: 観測量の例】
2.6: System quantity【2.6: システム量】
2.7: Axiom 1 ; No science without measurements【2.7: 言語ルール1;測定無くして、科学無し】
2.8: Classicalexamples ( urn problem, etc.) 【2.8: 古典系の例(壺問題, etc.) 】
2.9: Stern=Gerlach experiment【2.9: シュテルン=ゲルラッハの実験】
2.10: de Broglie paradox【2.10:ド・ブロイのパラドックス】
3.0: Linguistic interpretation; Abstract 3.0:言語的解釈;アブストラクト
3.1: The linguistic interpretation【3.1:言語的(コペンハーゲン)解釈】
3.2: Tensor operator algebra【3.2:テンソルは作用素代数】
3.3.1: Only one observable【3.3.1:観測量は一つだけ】
3.3.2: state doesnot move【3.3.2:状態は動かない】
3.3.3: Only one state 【3.3.3:状態は一つだけ 】
4.0: Linguistic interpretation; quantum systems4.0:言語的解釈;量子系
4.1: Kolmogorov extension theorem【4.1:コルモゴロフの拡張定理】
4.2: The law of large numbers【4.2:大数の法則】
4.3.1: Why is Heisenberg's uncertainty principle famous?【4.3.1:ハイゼンベルグの不確定性原理は何故有名なのか?】
4.3.2: Mathematical formulation of Heisenberg's uncertainty principle【4.3.2:ハイゼンベルグの不確定性原理の数学的定式化】
4.3.3: except approximately simultaneous measurement【4.3.3:ハイゼンベルグの不確定性原理が破れる場合】
4.4: EPR-paradox【4.4: EPR-パラドックス】
4.5: Bell's inequalirty 【4.5: ベルの不等式がわからない】
5.0: Fisher statistics (abstract)5.0:フィッシャー統計学;アブストラクト
5.1: Urn problem【5.1:壺問題】
5.2: Fisher's maximum likrlihoof method【5.2:フィッシャーの最尤法】
5.3: Examples of Fisher's maximum likrlihoof method【5.3:フィッシャーの最尤法の例】
5.4: Moment method 【5.4:モーメント法】
5.5: Monty Hall problem: High school student puzzle 【5.5:モンティホール問題:高校生パズル】
5.6: Two envelope problem: High school student puzzle 【5.6:二つの封筒問題:高校生パズル】
6.0: Confidence interval and statistical hypothesis testing ( Abstract )6.0:信頼区間と仮説検定:アブストラクト
6.1: Review: classical quantum language 【6.1:復習: 古典量子言語】
6.2: The reverse relation between confidence interval and statistical hypothesis 【6.2:信頼区間と仮説検定の逆関係】
6.3(1): Population mean (Confidence interval and statistical hypothesis testing)【6.3(1):母平均(I:信頼区間と仮説検定)】
6.3(2): Population mean (Confidence interval and statistical hypothesis testing) 【6.3(2):母平均(II:信頼区間と仮説検定) 】
6.4(1): Population variance (Confidence interval and statistical hypothesis testing)【6.4(1):母分散(I:信頼区間と仮説検定)】
6.4(2): Population variance (Confidence interval and statistical hypothesis testing) 【6.4(2):母分散(II:信頼区間と仮説検定)】
6.5: Difference of population means (Confidence interval and statistical hypothesis 【6.5:母平均の差(信頼区間と仮説検定)】
6.6: Student $t$-distribution of population mean【6.6:母平均のスチューデントの$t$-分布】
7.0: ANOVA(Analysis of variance) ( Abstract )7.0:ANOVA(分散分析):アブストラクト
7.1: Zero way ANOVA (= Student $t$-distribution )【7.1: 零元分散分析(=スチューデントの$t$-分布)】
7.2: The one way ANOVA 【7.2: 一元分散分析】
7.3(1): The two way ANOVA【7.3(1):二元分散分析(I)】
7.3(2): The two way ANOVA 【7.3(2):二元分散分析(II)】
7.4: Supplement (Gauss integral ) 【7.4:補遺(ガウス積分) 】
8.0: Practical logic - Do you believe in syllogism?8.0:実践論理 - 三段論法を信じますか?
8.1: Marginal observable and quasi-product observable 【8.1:辺観測量と擬積観測量】
8.2: Properties of quasi-product observables【8.2: 擬積観測量の性質】
8.3: The definition of "implication "【8.3:"含意"の定義】
8.4: Cogito-- I think, therefore I am【8.4: コギト---われ思う、故にわれ在り】
8.5: Combined observable -- Only one measurement is permitted【8.5: 結合観測量 -- 測定は一回だけ】
8.6: Syllogism-- Does Socrates die? 【8.6: 三段論法-- ソクラテスは死ぬか? 】
8.7: Syllogism does not hold in quantum systems【8.7: 三段論法は量子系ではNG】
9.0: Mixed measurement theory ($\supset$Bayesian statistics)9.0:混合測定($\supset$ベイズ統計):アブストラクト
9.1: Mixed measurement theory ( Bayesian statistics ) 【 9.1:混合測定($\supset$ベイズ統計)】
9.2: Simple examples in mixed measurements【9.2:混合測定の簡単な例】
9.3: St. Petersburg two envelope problem【9.3:セントペテルスブルグの二つの封筒問題】
9.4: Bayesian statistics is to use Bayes theorem【9.4:ベイズ統計とはベイズの定理を使うこと】
9.5: Two envelope problem (Bayes' method)【9.5:二つの封筒問題(ベイズの方法)】
9.6:Monty Hall problem ( Bayesian approach )【9.6:モンティホール問題(ベイズの方法)】
9.7:Monty Hall problem ( The principle of equal weight ) 【9.7:モンティホール問題(等確率の原理) 】
9.8: Averaging information ( Entropy )【9.8:平均情報量(エントロピー )】
9.9: Fisher statistics: Monty Hall problem [three prisoners problem]【9.9:フィッシャー統計: モンティホール問題 [三囚人の問題]】
9.10:Bayesian statistics: Monty Hall problem [three prisoners problem] 【9.10:ベイズ統計: モンティホール問題 [三囚人の問題]】
9.11: Equal probability}: Monty Hall problem [three prisoners problem] 【9.11:等確率の原理: モンティホール問題 [三囚人の問題] 】
9.12: Bertrand's paradox( "randomness" depends on how you look at)【9.12:ベルトランのパラドックス( "ランダム"は見方次第)】
10.0: Causality (Abstract)10.0:因果関係:アブストラクト
10.1: The most important unsolved problem---what is causality?【10.1:因果関係とは何か?---現代科学の最重要問題】
10.2: Causality---Mathematical preparation 【10.2:因果関係---数学的準備】
10.2.2: Simple example---Finite causal operator is represented bymatrix【10.2.2:簡単な例---行列表示】
10.3:Axiom 2---Smoke is not located on the place which does not have fire【10.3:言語ルール2---火のないところに煙は立たない】
10.4: Kinetic equation (in classical mechanics and quantum mechanics)【10.4:(古典系と量子系の)運動方程式】
10.5: Exercise:Solve Schrödinger equation by variable separation method【10.5:演習:変数分離法によるシュレーディンガー方程式の解】
10.6:Random walk and quantum decoherence【10.6:酔歩と量子デコヒーレンス】
10.7: Leibniz=Clarke Correspondence: What is space-time? 【10.7:時空とは何か?---ライプニッツ=クラーク論争】
11.0: Measurement and causality (Abstract)11.0:単純測定と因果関係:アブストラクト
11.1: The Heisenberg picture and the Schrödinger picture【11.1:ハイゼンベルグ描像とシュレーディンガー描像】
11.2: Wave function collapse ( = Projection postulate )【11.2:射影公理 ( 波束の収縮)】
11.3:de Broglie's paradox(non-locality=faster-than-light)【11.3:ド・ブロイのパラドックス(非局所性=光より速い何かがある)】
11.4: Quantum Zeno effect【11.4:量子ゼノン効果】
11.5: Schrödinger's cat, Wigner's friend and Laplace's demon【11.5:シュレーディンガーの猫、ウィグナーの友人、ラプラスの悪魔】
11.6: Wheeler's Delayed choice experiment: "Particle or wave?" is a foolish question【11.6:ウィーラーの遅延選択実験: "粒子 or波?"は愚問】
12.0: Realized causal observable in general theory12.0:実現因果観測量
12.1: Finite realized causal observable【12.1: 有限実現因果観測量】
12.2 Double-slit experiment 【12.2 二重スリット実験 】
12.3: Wilson cloud chamber in double slit experiment【12.3: ウィルソンの霧箱】
12.4: Two kinds of absurdness ---idealism and dualism【12.4: 二元論と観念論のトンデモ性 ---】
13.0: Fisher statistic (II)13.0:フィッシャー統計 (II)
13.1: "Inference = Control" in quantum language【13.1: "推定 = 制御"と思え】
13.2: Regression analysis【13.2: 回帰分析=推定+実現因果観測量】
14.0: Regression analysis14.0:古典因果関係+言語解釈
14.1: Infinite realized causal observable in classical systems【14.1: 無限実現因果観測量】
14.2: Is Brownian motion a motion?【14.2: ブラウン運動とは何か?】
14.3: The Schrödinger picture of the sequential deterministic causal operator【14.3: 決定的因果作用素列のシュレーディンガー描像】
14.4 : Zeno's paradoxes---Flying arrow is not moving 【14.4 : ゼノンのパラドックス---アキレスと亀】
15.0: Least-squares method and Regression analysis15.0 :最小二乗法と回帰分析:アブストラクト
15.1 The least squares method【15.1 最小二乗法:簡単すぎて難しい】
15.2: Regression analysis in quantum language【15.2: 最小二乗法から回帰分析へ】
15.3: Regression analysis(distribution , confidence interval and statistical hypothesis testing)【15.3: 回帰分析(分布,信頼区間,仮説検定)】
15.4: Generalized linear model【15.4: 一般線形モデル】
16.0: Kalman filter 16.0:カルマンフィルター:アブストラクト Abstract (16.0: Kalman filter)
16.1: Bayes=Kalman method (in $L^\infty(\Omega, m)$)【16.1: ベイズ=カルマンの方法(in $L^\infty(\Omega, m)$)】
16.2: Problem establishment (concrete calculation)【16.2: カルマンフィルターの問題設定(具体的計算)】
16.3: Bayes=Kalman operator【16.3: ベイズ=カルマン作用素】
16.4: Calculation: prediction part 【16.4: 計算: 予測部分 】
16.5: Calculation: Smoothing part【16.5: 計算: 平滑化部分】
17.0: Equilibrium statistical mechanics

17.1: Equilibrium statistical mechanics (Causality)
17.2: Equilibrium statistical mechanics (Probability)
18.0: The reliability in psychological test 17.0:心理統計:アブストラクト
18.1: Reliability in psychological tests 【17.1: 心理テストの信頼性 】
18.1.3: Reliability coefficient【17.1.3: 心理統計の信頼性係数】
18.2: Correlation coefficient: How to calculate the reliability coefficient
19.0: How to describe "brief"18.0: "信念"の確率化:アブストラクト
19.1: Belief, probability and odds【18.1: 信念, 確率, オッズ】
19.2: The principle of equal odds weight【18.2: 等確率の原理(II)】
20.1: Two kinds of ( realistic and linguistic ) world- views19.1 あとがき: 二つの世界記述法(実在的と言語的)
20.2: The summary of quantum language 【19.2: 量子言語のまとめ 】
20.3: Quantum language is located at the center of science【19.3: 科学をするとは、量子言語で話すこと】