Geri Dön

A Bayesian solution to the Duhem Problem

Duhem Problemine Bayesci bir çözüm

  1. Tez No: 775291
  2. Yazar: TUNÇ UYSAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SAMET BAĞÇE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Felsefe, Philosophy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Felsefe Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Pierre Duhem, The Aim and Structure of Physical Theory adlı kitabında, daha sonra Duhem Problemi olarak adlandırılan bilimsel yöntemlerle ilgili bir problem ortaya koymaktadır. Duhem Problemi, bir teori kullanıldığında veya oluşturulduğunda, bu teorinin diğer teorilerden bağımsız olarak kullanılmadığını veya oluşturulmadığını belirtir. Bilimsel teoriler birbirinden izole değildir; diğer teorileri, bir başkasını inşa etmek veya desteklemek için kullanırız. O zaman, bir teori deneyler tarafından yanlışlansa bile, o teoriyi kesin bir şekilde dışlayamayız çünkü teorinin neden yanlışlandığını açık olarak bilmiyor oluruz. Bu tezde, Colin Howson ve Peter Urbach'ın Duhem Problemine Bayesci Olasılık odaklı çözümünün uygulanabilirliğini inceleyeceğim. Bayes Olasılığı, kanıt ve hipotez arasındaki ilişkiyi olasılıklarına göre açıklar. Hipotezin kanıtların değerlendirilmesinden önce ve sonraki olasılıklarını belirleyerek kanıtın hipotezi doğrulayıp doğrulamadığını gösterebilir. Duheme göre, Duhem Problemi, yine kendisinin bir teorinin diğerlerine göre üstünlüğünü kesin olarak gösteren bir deney anlamına gelen önemli deneyin mümkün olmadığı fikriyle bağlantılıdır. Bu demektir ki, bir bilim insanı bir deney yaptığında, biri dışında tüm olası açıklamaları dışlayamaz çünkü her zaman henüz üzerinde düşünülmemiş bir açıklama olabilir. Howson ve Urbach, teorilerin bireysel olasılıklarının ölçülebileceğini ve bir grup olarak teoriler bir hatayla karşılaştığında hatanın nerede olduğunu belirlemek için kullanılabileceğini iddia ediyor.

Özet (Çeviri)

In his book The Aim and Structure of Physical Theory Pierre Duhem introduces a problem regarding scientific methods which later had been called the Duhem Problem. The Duhem Problem states that when one uses or structures a theory, that theory is not used or structured independently of other theories. Scientific theories are not isolated from each other; we use other theories in the way of constructing or supporting another one. Then, even though a theory is falsified by experiments, we cannot definitely rule out that theory because we do not explicitly know why the theory is falsified. In this thesis, I will examine the viability of Colin Howson and Peter Urbach's Bayesian Probability focused solution to the Duhem Problem. Bayesian Probability explains the relation between evidence and hypothesis with respect to their probabilities. It can show whether the evidence confirms or disconfirms the hypothesis by determining the probabilities of the hypothesis before and after the evidence is considered. According to Duhem, the Duhem Problem is related to his idea that a crucial experiment, meaning an experiment which definitively shows the superiority of one theory over others, is not possible. This means that when a scientist conducts an experiment, it cannot rule out all possible explanations apart from one because there might always be an explanation of which has not been thought yet. Howson and Urbach claim that individual probabilities of theories can be measured and used to determine where the error lies when theories as a group encounter an error.

Benzer Tezler

  1. Bayesçi kestirim teknikleri ile hedef takibi

    Target tracking with Bayesian methods

    AZİME CAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  2. Novel swarm intelligence algorithms for structure learning of bayesian networks and a comparative evalnation

    Bayes ağ yapılarının öğrenilmesi için yeni sürü zekası algoritmaları ve karşılaştırılmalı bir değerlendirme

    SHAHAB WAHHAB KAREEM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET CUDİ OKUR

  3. İmge kaynaklarının ayrılmasında Bayesçi yaklaşımlar

    Bayesian approaches in image sources separation

    KORAY KAYABOL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERCAN ENGİN KURUOĞLU

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  4. A generalized localization framework for terrestrial and aerial systems

    Kara ve hava sistemleri için genel bir konumlandırma çerçevesi

    SALİHA BÜYÜKÇORAK EDİBALİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNEŞ KARABULUT KURT

  5. Dinamik ortamlar için istatiksel metotlar kullanan çoklu evrimsel algoritmalar

    Multiploid evolutionary algorithms with statistical methods for dynamic environments

    EMRULLAH GAZİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR