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J-GLOBAL ID：202102271940119250   整理番号：21A1072459

束状因果履歴相互作用【JST・京大機械翻訳】

Bundled Causal History Interaction

著者 (2件)： Jiang Peishi ,  Kumar Praveen
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 22  号： 3  ページ： 360  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複雑な系は,成分間の非線形相互作用の結果として起こる。特に,多変量システムの進化動力学は,異なる変数が互いに個々にまたはグループと相互作用する方法をコード化する。未回答の1つの基本的疑問は,どのように変数の2つの非重複多変量サブセットが,特定の変数の結果を決定するのに相互作用するかである。ここでは,この問題に取り組むための情報ベースアプローチを提供した。確率的グラフィカルモデルにおける束間の時間的相互作用を明らかにした。部分情報分解によって捕捉された相互作用の強度は,システム内の依存性と記憶の複雑な挙動を露出する。提案した手法は,観測された河川化学システムにおけるpHの決定因子としてのカチオンとアニオンの間の複雑な依存性をうまく例証した。研究した流域において,pHの動力学は,主に2つのそれらの個々の影響の相乗作用によるカチオンとアニオンの両方の結果である。この用例は,このアプローチの潜在的に広い応用性を実証し,複雑な系における変数群間の相互作用を研究するための基礎を確立した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *相互作用 ,  測度 ,  河川 ,  流域 ,  相乗作用 ,  アニオン ,  カチオン
準シソーラス用語： 決定因子 ,  非線形相互作用 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 束状因果動力学 ,  情報測度 ,  複雑系

分類 (5件)： プラズマ流,プラズマの電磁流体力学  (BJ02040I) ,  一般相対論及び重力理論  (BA07030F) ,  分子化合物  (CE02000C) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  プラズマ診断  (BJ02090L)

引用文献 (24件)：

• Tononi, G.; Edelman, G.M. Consciousness and Complexity. Science 1998, 282, 1846-1851.
• Kirchner, J.W.; Neal, C. Universal fractal scaling in stream chemistry and its implications for solute transport and water quality trend detection. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 2013, 110, 12213-12218.
• Granger, C.W.J. Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica 1969, 37, 424-438.
• Pearl, J. Causal diagrams for empirical research. Biometrika 1995, 82, 669-688.
• Sugihara, G.; May, R.; Ye, H.; Hsieh, C.H.; Deyle, E.; Fogarty, M.; Munch, S. Detecting Causality in Complex Ecosystems. Science 2012, 338, 496-500.

タイトルに関連する用語 (3件)： 束 ,  履歴 ,  相互作用