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J-GLOBAL ID：201902230375545346   整理番号：19A2613177

イノベーション拡散のためのモンテカルロシミュレーションに基づくGillespieアルゴリズムと拡散近似:比較研究【JST・京大機械翻訳】

Gillespie algorithm and diffusion approximation based on Monte Carlo simulation for innovation diffusion: A comparative study

著者 (1件)： Rajput Nikhil Kumar ( School of Computer and Systems Sciences, Jawaharlal Nehru University, New Delhi, India)
資料名： Monte Carlo Methods and Applications  (Monte Carlo Methods and Applications)
巻： 25  号： 3  ページ： 209-215  発行年： 2019年 
JST資料番号： W3814A  ISSN： 0929-9629  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モンテカルロシミュレーションを用いて,拡散近似(DA)とGillespieアルゴリズムの間の比較研究および情報拡散モデルにおけるポピュレーションへの依存性を検討した。拡散近似は,待ち行列システム,生物学的システムおよび他の分野に適用されている広く使われている近似法の一つである。一方,Gillespieアルゴリズムは確率システムのシミュレーションに用いられる。本論文では,拡散近似の妥当性を,ポピュレーションサイズを変化させるためのGillespieアルゴリズムに関連して研究した。拡散近似により大きなゆらぎが生じることが分かった。これは,特に小集団に対して信頼できない予測を与える。拡散近似に関する相対ゆらぎとGillespieアルゴリズムを解析した。研究を行うために,有限母集団における革新拡散の非線形確率モデルを考察した。この問題の非線形性は,システムの動力学を理解するための近似法の使用を必要とする。確率微分方程式(SDE)を用いて,革新拡散過程をモデル化し,対応するサンプル経路をモンテカルロシミュレーション法を用いて生成した。Copyright 2019 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 非線形性 ,  生体系 ,  *アルゴリズム ,  母集団 ,  *拡散近似 ,  確率系 ,  近似法 ,  モデリング ,  確率モデル ,  確率微分方程式 ,  拡散過程 ,  ピュレー ,  ゆらぎ
準シソーラス用語： 情報拡散モデル ,  *モンテカルロシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (1件)： 68U20

分類 (5件)： 物理化学一般その他  (CB01030T) ,  測量学一般  (RC02010W) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  雑音一般  (ND04010J) ,  トラヒック理論  (ND02040C)

タイトルに関連する用語 (6件)： イノベーション ,  拡散 ,  モンテカルロシミュレーション ,  アルゴリズム ,  拡散近似 ,  研究