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部分马尔可夫范畴

Partial Markov Categories

University of Pisa(比萨大学);University of Oxford(牛津大学);Tallinn University of Technology(塔林科技大学)

Elena Di Lavore, Mario Román, Paweł Sobociński

AI总结:

本文提出部分马尔可夫范畴,结合了多个领域的工作,用范畴语言描述概率推断中的核心概念。

摘要:

我们引入部分马尔可夫范畴作为一种合成框架,用于合成概率推断,结合了Cho和Jacobs、Fritz和Golubtsov在马尔可夫范畴上的工作,以及Cockett和Lack在笛卡尔限制范畴上的工作。我们用纯粹的范畴语言描述了观察、贝叶斯定理、归一化,以及佩尔的和杰弗里的更新。

英文摘要:

We introduce partial Markov categories as a synthetic framework for synthetic probabilistic inference, blending the work of Cho and Jacobs, Fritz, and Golubtsov on Markov categories with the work of Cockett and Lack on cartesian restriction categories. We describe observations, Bayes' theorem, normalisation, and both Pearl's and Jeffrey's updates in purely categorical terms.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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