Redefining Cartesian Reductionism in Biological Issues with Big Data, such as COVID-۱۹ Worldwide Pandemic, Using Formalism based on the Intermediate Attitude of Rationalism and Empiricism
Publish place: Philosophical Investigations، Vol: 15، Issue: 36
Publish Year: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 197
This Paper With 17 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_PHILO-15-36_019
تاریخ نمایه سازی: 1 آذر 1400
Abstract:
Reduction is a concept first introduced by Descartes in explaining his view of the rationalization of philosophy through mathematics. He seeks to consider length, breadth, and depth for phenomena so that reducing the phenomenon to his own analytical geometric apparatus; thus shrinking the whole world into a small machine. In the present study, the authors took into account the deficiency in defining the reduction of phenomena to a mathematically sound system as the reason for a large group of problems and therefore they came to redefine the Cartesian reductionism of phenomena by removing the search space through a learning system. In due definition, it is possible to reduce the NP problems to P space without using a quantum algorithm that requires a quantum computer to exist. The present study points out that the problems arising from the mathematical modeling of the Covid-۱۹ pandemic are due to a deficiency in the definition of Cartesian reduction, which leads to an increase in the computational complexity of its diagnosis and treatment using computational tools.
Keywords:
Authors
محمد بوداغی
دانشجوی دکترای عاوم کامپیوتر، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
فرناز ماهان
استادیار گروه علوم کامپیوتر، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
آیاز عیسی زاده
استاد بازنشسته گروه علوم کامپیوتر، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :