文献

J-GLOBAL ID：201802232017928654   整理番号：18A1509018

対称(脳)ネットワークの構造化可制御性半径【JST・京大機械翻訳】

The Structured Controllability Radius of Symmetric (Brain) Networks

著者 (4件)： Menara Tommaso (University of California, Mechanical Engineering Department) ,  Katewa Vaibhav (University of California, Mechanical Engineering Department) ,  Bassett Danielle S. (Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania, Department of Bioengineering) ,  Pasqualetti Fabio (University of California, Mechanical Engineering Department)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ACC  ページ： 2802-2807  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,線形動力学と対称重みを持つネットワークシステムの制御可能性の新しい概念を提案し,解析した。すなわち,同じ構造を持つ非制御可能ネットワークの集合からの距離を持つネットワークの可制御度を定量化し,それはネットワークの制御不能(構造化可制御性半径)をレンダリングする構造化摂動の最小Frobeniusノルムによるものである。対称重みを持つネットワークの構造化制御可能半径を計算するための解析条件を導出し,多くの例を通して結果を説明した。特に,拡散MRIデータから再構成された一連の脳ネットワークの可制御性特性を研究するために,著者らの理論的結果を使用し,それらをランダムネットワークのクラスの可制御性特性と比較した。著者らの結果は,脳ネットワークが類似の重みを持つランダムネットワークのものよりも一貫して小さい可制御性半径を特徴とすることを示し,考慮された脳ネットワークが制御性を支持するために最適化されないことを示す。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： レンダリング ,  *構造形成 ,  最適化 ,  線形性 ,  再構成 ,  *可制御性 ,  *ネットワーク ,  摂動 ,  ノルム ,  *対称性
準シソーラス用語： ランダムネットワーク ,  拡散MRI ,  ネットワークシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 対称 ,  脳 ,  構造化 ,  可制御性 ,  半径