Complete characterization of associative binary operations generating witness maps
محل انتشار: مجله سیستم های فازی، دوره: 23، شماره: 3
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 6
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFS-23-3_006
تاریخ نمایه سازی: 1 تیر 1405
چکیده مقاله:
Motivated by the study of common measurability in the unsharp observables approach to quantum mechanics, Jen\v{c}a (۲۰۱۱) introduced the notion of a witness map on a partially ordered Abelian group with unit u. At the ۱۰th International Conference on Fuzzy Set Theory and Applications (FSTA ۲۰۱۰), Jen\v{c}a and Sarkoci (Open Problem ۲.۱۰) asked for a complete characterization of all commutative and associative binary operations on the standard real unit interval [۰,۱] that generate such witness maps. In this paper, we completely resolve this special-case problem. By translating the discrete combinatorial inclusion-exclusion inequality of the witness map definition into the continuous evaluation of an n-dimensional volume, we prove that the witness map condition is algebraically identical to the n-increasing property. Consequently, an operation generates a witness map if and only if its n-ary extension is a valid n-dimensional copula for all n\geq ۲. Applying Kimberling's Theorem (۱۹۷۴), we establish that a binary operation generates a witness map if and only if it is the minimum t-norm, a strict Archimedean t-norm with a completely monotonic inverse generator, or an ordinal sum of such operations. Several illustrative families, including the product, Clayton, and Gumbel-Hougaard copulas, are discussed in detail, and the explicit form of the corresponding set functions \beta_O on n-element subsets is given.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Adam Šeliga
Department of Mathematics and Descriptive Geometry, Faculty of Civil Engineering, Slovak University of Technology, Bratislava, Slovakia
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :