我们对人类思维的理解，大都基于各种概率模型。这部颇具创意的著作由杰尔姆·R.布斯迈耶和彼得·D.布鲁扎撰写，他们认为对于人类思维，以量子理论为基础数学架构所能提供的解释，实际上比传统的数学架构好得多。他们介绍了用概率-动力学系统建模的基础，涉及量子理论的两个方面：首先是“情境性”，情境性可用于理解在不确定条件下人们在推断和决策时经常发现的干涉效应；第二是“量子纠缠”，运用这个概念，可以通过不可约的方式为认知现象建模。运用从量子理论中抽取的这些原则，我们能以全新的眼光来处理人类的认知和决策。本书以简单明了的方式介绍了基本原理，并假设读者不需要具有物理学背景或量子大脑，而且在认知和决策的重要领域为读者提供了完整的辅导和解答。

作者简介
译者序
前言
致谢
1 为什么要在认知和决策领域运用量子理论？几个吸引人的理由
1.1 用量子方法解决认知和决策问题的六个理由
1.2 认知和决策领域的四个案例
1.3 历史回顾和更广阔的图景
2 什么是量子理论？一个简单的介绍
2.1 几何方法
2.2 路径图方法
2.3 矩阵代数
2.4 线性代数
2.5 量子公理
2.6 关于量子理论的进一步阅读建议
3 量子理论可以预测什么？预测提问顺序对受试者态度的影响
3.1 一个简单的例子
3.2 互易定律的实验检验
3.3 一般量子模型
3.4 预测顺序效应
3.5 结束语
4 如何应用量子理论？如何解释人的概率判断错误
4.1 “交集谬误”和“并集谬误”
4.2 推理的顺序效应
4.3 兼容性与量子合理性
5 受量子启发的概念组合模型
5.1 概念组合与认知
5.2 基于量子干涉的概念组合的非组合模型
5.3 将概念组合建模为复合量子系统
5.4 用于分析概念组合的组合性的概率方法
5.5 “非组合性”概念组合的案例
6 量子理论在联合记忆识别中的一个应用
6.1 情节过度分配效应
6.2 经典概率
6.3 认知模型
6.4 路径图量子模型
6.5 各种模型的比较
6.6 结论
7 人类语义空间的类量子模型
7.1 人类心理词库
7.2 单词、语境和希尔伯特空间
7.3 从复合量子体系的角度分析“超距怪异行为”
7.4 语义空间的量子力学
7.5 词义空间之间的距离
8 什么是量子动力学？更上一层楼
8.1 双稳态感知应用
8.2 分类决策的应用
8.3 随机行走信号检测模型
9 什么是量子优势？量子在决策中的应用
9.1 阿莱悖论和埃斯伯格悖论
9.2 并集效应
9.3 “并集效应”的马尔可夫模型和量子模型
9.4 动力学一致性
9.5 分类对决策的干涉
9.6 结论
10 如何使用量子信息论为人类信息处理建模
10.1 由“量子位元”（qubits）表示的信息
10.2 受控U逻辑门形成的规则
10.3 以增-减状态表示的评估
10.4 状态-动作序列
10.5 结束语
11 量子体系可以学习吗？介绍量子更新
11.1 基于经验的量子状态更新
11.2 基于梯度下降学习的权重更新
11.3 量子强化学习
11.4 学习模型总结
12 量子认知和决策的未来前景如何？
12.1 量子理论对认知和决策的贡献
12.2 未来的研究方向
12.3 量子认知的实际应用
12.4 量子合理性
12.5 神经科学与量子理论
12.6 意识之难题
12.7 量子和认知之间的结合只会导致谬论吗？
附录
附录A 数学符号
附录B 状态的密度矩阵表示
附录C 用密度矩阵分析“提问顺序”效应
附录D 泡利矩阵
附录E 量子随机行走
附录F “并集效应”的其他几个量子模型
附录G 计算机程序