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J-GLOBAL ID：201902271814813411   整理番号：19A2903412

多重ネットワーク上のリスク伝搬のモデリングにおける企業不均一性と認識の影響【JST・京大機械翻訳】

The impact of firm heterogeneity and awareness in modeling risk propagation on multiplex networks

著者 (5件)： Liu Hui (School of Management, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, PR China) ,  Yang Naiding (School of Management, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, PR China) ,  Yang Zhao (URPP Social Networks, University of Zuerich, Andreasstrasse 15, CH-8050, Zuerich Switzerland) ,  Lin Jianhong (URPP Social Networks, University of Zuerich, Andreasstrasse 15, CH-8050, Zuerich Switzerland) ,  Zhang Yanlu (School of Management, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, PR China)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 539  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重ネットワークにおける結合した覚醒-流行動力学を理解するために関心が高まっている。しかしながら,ほとんどの以前の研究は,通常,すべての感染したノードがノードの不均一性を考慮することなく,感受性近傍に同じ影響を持つと仮定している。本論文では,流行拡大とリスク伝搬の間の類似性を用いて,UAU-SISモデルを適用して,企業の不均一性を考慮して,R&Dネットワークにおける認識とリスク伝搬の間の相互作用を調査した。ここでは,リスク誘発確率は不均一であり,2つの因子に依存する:協力強度と局所リスク罹患率。結果は,協力強度がリスク伝播罹患率を増加させて,リスク伝播閾値を減少させることができるが,局所リスク罹患率はリスク伝播罹患率を増加させることができることを明らかにする。さらに,リスク伝搬閾値は,リスク伝搬閾値に対する二段階効果を含む,大域的認識(局所認識比)を無視する,局所的認識比(全体的認識比)のある点により,急激な遷移を受けることを見出した。さらに,閾値は,全体的および局所的認識の両方を考慮するとき,3つの異なる領域にある。これらの結果は,効果的な対策を取ることによってリスク伝播の下での相互依存R&Dネットワークのロバスト性を向上させるための管理専門家のための基礎を提供することができた。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  類似性 ,  *モデリング ,  感受性 ,  *多重化 ,  覚醒 ,  *ネットワーク ,  不均一性 ,  相互作用

著者キーワード (5件)： リスク伝搬 ,  グローバルな認識 ,  局所的認識 ,  ノード不均一性 ,  MMCA法

分類 (1件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多重 ,  リスク ,  伝搬 ,  モデリング ,  企業 ,  不均一性