因此，需要更详细的实验来分析多步骤过程，以便将经验结果与理论相干因子的形式进行比较。请注意，提供正确的信息和不正确的信息是可能的，后者对应于迷惑决策者并迫使他们接受某个期望的决策的过程。这种效果类似于提供负面信息，如果决策者被要求对所考虑的前景中包含的不确定性进行集中处理，就可以实现[94]。值得强调的是，虽然吸引力因素以及决策者的选择可能会受到所提供的额外信息的影响，但决策者永远不会认为自己是完全理性的。这是因为信息量无法确定。因此，吸引力因子永远不会完全为零。七、结论我们研究了在存在风险和不确定性的情况下如何影响决策者的选择。我们的分析基于量子决策理论，该理论之前由作者为个体决策者开发。“量子”一词并不意味着决策者被假定为量子对象，但它反映了量子理论中常见的数学技术的使用，尤其是在定义事件概率时。在量子理论中，这些数学技术使得考虑未知的隐藏变量成为可能，同时避免了它们的显式考虑。类似地，在优柔寡断理论中，这些技术允许考虑诸如潜意识感受、情绪和行为偏差等隐藏变量。我们建议将该理论推广到作为社会成员的决策者的案例中。社会决策者通过交换信息进行互动。

一个典型的决策者的概念，代表了社会的平均行为，已经被引入和描述。在给定的潜在客户效用下，代理人的典型行为可能会受到影响。改变决策结果可以通过影响决策者的吸引力因素来实现。这可以通过两种方式实现。一种方法是安排支付权重，以引起吸引因素的必要变化。支付权重的变化可以反转吸引因子的值，并反转决策偏好。影响的第二种方法是向决策者提供信息，或允许社会代理人之间进行协商。当决策者获得正确的信息时，可以降低吸引因子，如果传递的信息错误，则可以增加吸引因子。正信息或负信息引起的吸引因子的变化可能会导致优势的逆转。由于信息量永远不确定，IEEE系统人与控制论交易：系统，卷，第12号，吸引力因子不能精确地减少到零。这意味着决策者不可能变得绝对理性，而且总是会表现出一些行为偏差。当然，影响决策者的可能性并不是什么新鲜事。本论文的主要创新点是对这一过程的数学描述，允许进行定量预测。

通过处理几个具体的决策问题，我们已经说明，我们的理论得出的理论预测，在实验精度范围内，与经验结果一致。在本文中，我们考虑了量子决策理论在人类决策中的应用。然而，这只是可受理的申请之一。有了一个发展良好的数学理论，就有可能将其应用于创造人工量子智能[55]的问题，并将其用于量子信息处理[95]。理解人脑功能的逻辑可以为我们提供安排艺术机器设备功能的最佳方式的提示。从这个意义上讲，量子决策理论起着特殊的作用。从一个方面来说，它可以对人类的决策做出明确的解释。从另一方面来说，这个理论可以用来组织模仿人类逻辑的艺术过程。关于创造人工量子智能的可行性，一些想法已经在英国提出。[55]参考文献[95]分析了量子信息处理的模型。对这些社会过程的详细考虑是一个需要额外调查的独立问题。致谢我们非常感谢E.P.尤卡洛娃进行了许多有益的讨论。感谢瑞士国家科学基金会的资助。参考文献[1]T.D.Wilson和J.W.Schooler，“思考过多：内省会降低偏好和决策的质量”，《个性与社会心理学杂志》，第60卷，第181-192页，1991年。[2] T.D.威尔逊、D.B.森特巴尔、D.A.科默和D.T.吉尔伯特，“不确定性的乐趣：以人们不预期的方式延长积极情绪”，《个性与社会心理学杂志》，第88卷，第5-21页，2005年。[3] U.Gneezy，J.A.List和G。

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他是美国物理学会、美国数学学会、欧洲物理学会、国际数学物理协会和牛津大学学会的成员。迪迪埃·索内特1981年毕业于法国巴黎高等师范学院物理科学专业，1985年在法国尼斯大学获得博士学位。1986年，他在法国巴黎担任博士后，与P·G·德·根内斯教授和B·苏亚尔顿·安德森教授一起研究复杂物质。他曾于1981年至1990年在法国国家科学研究中心担任研究科学家，1984年在澳大利亚堪培拉担任访问科学家，1992年在圣巴巴拉大学理论物理研究所担任研究主任，1990年至2006年在法国国家科学研究中心担任研究主任，1996年1月至1999年6月在加州大学洛杉矶分校地球和空间科学系以及地球物理和天文馆物理研究所担任兼职常驻教授，1999年7月至2006年2月在加州大学洛杉矶分校担任教授。2004年5月至2009年3月，他曾兼任中国上海华东科技大学（华东理工大学）教授，自2009年起，他现在是中国上海华东科技大学名誉教授。自2006年3月起，他担任苏黎世（位于苏黎世的瑞士联邦理工学院）创业风险教授。自2007年起，他还与苏黎世理工学院物理系（D-PHYS）和苏黎世理工学院地球科学系（D-ERWD）合作。他还是瑞士金融研究所的金融学教授。他是500多篇研究论文和7本书的作者。

他使用严格的数据驱动数理统计分析，结合非线性多变量动态模型（包括正反馈和负反馈），研究复杂系统中危机和极端事件的可预测性和控制，并将其应用于金融泡沫和崩溃、地震物理和地球物理，社交网络上的成功动力，以及诊断系统不稳定性的复杂系统医学方法（免疫系统、癫痫等）。2008年，他启动了金融危机观察，以检验金融泡沫可以在真实时间被诊断出来，并且可以概率地预测其终止的假设。D.Sornette博士曾获得法国科学与效率研究者国家奖（1985年）、2000年麦克唐纳研究奖和2002年的里克斯-莱斯-回声奖。2010年12月16日，他在美国地球物理联盟（AGU）的E.N.洛伦兹演讲会上发表演讲，2011年10月12日在荷兰莱顿的Ehrenfest学术讨论会上发表演讲，自2013年10月起，他被选为美国科学促进会（AAAS）的研究员。