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J-GLOBAL ID：201902259347434962   整理番号：19A1471926

モジュール性景観における準安定状態数の計数:コミュニティ検出における欲張り欲アルゴリズムのアルゴリズム的検出限界【JST・京大機械翻訳】

Counting the number of metastable states in the modularity landscape: Algorithmic detectability limit of greedy algorithms in community detection

著者 (2件)： Kawamoto Tatsuro (Artificial Intelligence Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, 2-3-26 Aomi, Koto-ku, Tokyo, Japan) ,  Kabashima Yoshiyuki (Department of Mathematical and Computing Science, Tokyo Institute of Technology, W8-45, 2-12-1 Ookayma, Meguro-ku, Tokyo, Japan)
資料名： Physical Review. E  (Physical Review. E)
巻： 99  号： 1  ページ： 010301  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0493A  ISSN： 2470-0045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： gre欲アルゴリズムを用いたモジュール化の最大化は,様々なより良い形成アルゴリズムが提案されている後でも,グラフにおけるコミュニティ検出に向けての一般的なアプローチとなり続けている。その明確なメカニズムと実装の容易さから離れて,このアプローチは,おそらく,アルゴリズム的失敗のリスクがよく理解されていないため,持続的に人気がある。このRapid通信は,モジュール化最大化を用いた確率的ブロックモデル推論のアルゴリズム性能限界を推定することにより,この問題への洞察を提供する。これは,局所更新則の下で準安定状態の数を数えることによって達成される。著者らの結果は,gre欲なアルゴリズムが典型的に失敗するスパース性のレベルへの定量的洞察を提供する。Copyright 2019 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *検出限界 ,  通信 ,  *アルゴリズム ,  *準安定状態 ,  モデル推論 ,  *計数
準シソーラス用語： スパース性 ,  モジュール化 ,  *コミュニティ検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 不均質流  (BC02060J) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 景観 ,  準安定状態 ,  計数 ,  コミュニティ検出 ,  アルゴリズム ,  検出限界