インブロック入れ子における分解能限界の欠如【JST・京大機械翻訳】

Mariani Manuel S.; Palazzi Maria J.; Sole-Ribalta Albert; Borge-Holthoefer Javier; Tessone Claudio J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203131202370 整理番号：22P0113698

インブロック入れ子における分解能限界の欠如【JST・京大機械翻訳】

Absence of a resolution limit in in-block nestedness

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発行年： 2020年02月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年02月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

生態学的ネットワークにおける独創的なパターン,ハイブリッドまたは化合物ネストモジュラパターンは,過去10年間,生態学的相利共生システムおよびそれ以上において,様々な文脈で現れる関連構造配列として確認された。これは,大域的特性(マクロレベル)としてのネストネスの測定から,内部的に高いネストネスを示すブロック(メソレベル)の検出への焦点をシフトさせることを意味する。残念なことに,ブロック内入れ子分割を適切に検出する方法のアベイラビリティと理解は,経験的知見の背後にあるが,一方,インブロックネストネスの正確な品質関数を提案し,その可能な固有制約の理解を欠いている。特に,Newman-Girvanのモジュール性,および関連する品質関数は,小さなブロックを検出する能力を損なう分解能限界に悩まし,ブロック内ネストネスに対する分解能限界の潜在的存在は未調査である。ここでは,ブロックネストネス関数が分解能限界を欠いている経験的,数値的および解析的証拠を提供し,従って,その最大化によるネットワークにおける正しい分割を検出する能力は,最適化アルゴリズムの精度のみに依存する。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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