意味の最善候補理論
ayu-mushi.iconアルゴリズム的複雑性みたいなものによって指示対象の候補にペナルティが与えられるような意味の理論を考えるといいかもしれない(?
そうすると、クワス算はプラス算よりプログラム言語で書いたとき長くなるのでアルゴリズム的複雑性が高く、指示対象の候補として劣るということが言える
いや、場合分けや選言を使ったときにペナルティを与えたほうがいいのでは…
ラグランジュ補間みたいに複雑にすればいくらでもデータへの一致を高められるから単純性は重要だけど、単純性とはべつに場合分けや選言を使うことにペナルティがあるというのがゲリマンダリングを排除するための素朴な考えとしてある気がする (人間にある刺激を入力したときの反応として「おいしい」「ビビッドだ」「きらびやかだ」のような概念の適用基準が理解されるとき、人間はここで複雑性の供給源として働いている(?))