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J-GLOBAL ID：201902289959015895   整理番号：19A1259564

ネットワーク構造の進化の解析への相関次元の適用【JST・京大機械翻訳】

Applying correlation dimension to the analysis of the evolution of network structure

著者 (1件)： Nie Chun-Xiao (School of Statistics and Mathematics, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou 310018, China)
資料名： Chaos, Solitons & Fractals  (Chaos, Solitons & Fractals)
巻： 123  ページ： 294-303  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0310A  ISSN： 0960-0779  CODEN： CSFOEH  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： いくつかの重要事象を含むネットワークモデルを提案した。これらの臨界事象は構造の劇的な変化に対応する。ここでは,相関次元がネットワーク構造の変化をグローバルに特性化できることを見出した。このモデルに基づいて,ネットワーク構造の安定性と次元の間の関係を見出した。ネットワークの構造進化は異なる相に分割され,異なる相の間の対応する臨界事象がある。ネットワークが同じ位相で変化しなければ,結果としてのJaccard距離行列はより小さい次元を持つ。また,実データによるモデルに基づいて結論を検証した。いくつかの閾値ネットワークを構築するためにストックデータを使用し,代理時系列の次元が元のデータに基づく次元よりも大きいことを見出した。これは,ネットワーク構造の変化が1因子モデルによって完全に抽出されないことを意味する。最後に,Erdos-Renyiランダムグラフに基づくネットワークモデルと比較することにより,相関次元を用いて,ネットワーク集合における隠れた時間的特徴を捉えることができることを見出した。Copyright 2019 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： キャラクタリゼーション ,  *ネットワーク構造 ,  *ネットワーク ,  在庫量 ,  モデル ,  臨界 ,  位相
準シソーラス用語： ランダムグラフ ,  因子モデル ,  距離行列 ,  構造進化 ,  ネットワークモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 相関次元 ,  金融市場 ,  しきい値ネットワーク ,  ジャカード距離

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  弾性力学一般  (HC02010M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 進化 ,  解析 ,  相関次元