本文发展出量子条件状态的形式主义，为描述涉及单个系统的两次实验与涉及两个系统的单个时间点的实验提供了统一的描述，使用量子贝叶斯定理和相关的贝叶斯条件方法，展示了远程控制与回溯推断可以使用相同的信念传播规则进行描述，对于解释投影假设作为贝叶斯条件的量子推广的先前论证表明其为误导性类比，并提出了更好的理解方式。

Jul, 2011

本文基于生成模型的思想，采用 Bayesian learning 方法，探究形式逻辑及其数理统计特性，构建了一个统一的形式逻辑和统计推理理论。

Feb, 2022

本文讨论主观概率的语法和语义，其中语义决定了概率声明的测试方法。其中重要的变体包括对主客观概率的测试和支持思想的强有力概率获取了客观概率的特征。接下来介绍杰弗里斯法则，它指出两个成功的概率预测者必须发布相近的预测，从而支持客观概率的概念。最后，讨论主观概率与频率主义概率之间的联系。

Sep, 2023

本文介绍了贝叶斯概率论的两个实例，分别是讨论这一分支分析中最重要的概念 —— 先验概率赋值的物理学家 “玩具”，以及展示其在实验物理领域中应用的样例。

Jun, 2000

通过定义和说明，本文提出了一种新的解决方案来代表非概率性信念状态，并将其与概率理论进行比较，发现新理论在结构上类似于概率理论，但更容易实现，并且在某些方面更为简单。

Mar, 2013

文中探讨了贝叶斯统计学派的方法，阐述了先验分布在贝叶斯模型中的实际作用以及超验演绎法的重要性，发现最成功的贝叶斯统计学派形式并不支持归纳推理，从而认为贝叶斯统计学派比超验演绎法更加成熟和复杂。

Jun, 2010

通过观察决策者的干预偏好，我们展示了可以理解和识别决策者的主观因果判断的可能性。通过使用因果模型，我们表示因果关系，其中世界由一组变量组成，通过方程式进行关联。我们证明，如果干预偏好关系满足某些公理（与关于反事实的标准公理相关），那么我们可以定义（i）一个因果模型，（ii）捕捉决策者对世界外部因素的不确定性的概率，以及（iii）与每个干预相关的预期效用，并且如果干预 A 的预期效用大于干预 B 的预期效用，则干预 A 优于干预 B。此外，我们还对因果模型的唯一性进行了描述。因此，我们的结果使建模者能够测试决策者的偏好是否与某个因果模型一致，并且从观察行为中确定因果判断。

Jan, 2024

本研究提出一种符号机制，能够处理有关概率和因果信息，从而推断出关于行动影响和观测影响的概率性语句，并利用条件概率和贝叶斯网络等技术来推导新的条件概率，以此量化行动效果和政策制定等方面的确认知识。

Feb, 2013

本文提出了一个概率的信念模型，并探讨了它对于信念动态的影响，比 AGM 理论约弱但比 Lockean 理论强，考虑一类特定模型并提出其自然的原则，最终相较于 Leitgeb 和 Lin 以及 Kelly 的竞争性概率信念模型而言本框架比较优越。

Jul, 2023

本文章提出了一个适用于贝叶斯推断的图形框架，能够容纳标准情况以及最近有关量子贝叶斯推断理论的提议，其中考虑密度算符而非概率分布作为信念度量的代表。该文对对称单调范畴的图形语言，紧凑结构和其中的 Frobenius 结构进行了说明，其中贝叶斯反演简化为相对于适当紧凑结构的转置。同时，我们还介绍了一种类量子的微积分，其中 Frobenius 结构是非交换的，并且可以容纳 Leifer 的 “条件密度算符” 微积分。本文还将条件独立性的概念推广到图形设置，并与贝叶斯网络理论进行了初步联系。最后，我们演示了如何在任何陪距紧凑范畴内构建图形贝叶斯微积分。

Feb, 2011