クラスタネットワーク上の相互作用粒子のモチーフに基づく平均場近似【JST・京大機械翻訳】

Cui Kai; KhudaBukhsh Wasiur R.; Koeppl Heinz

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203453144650 整理番号：22P0027236

クラスタネットワーク上の相互作用粒子のモチーフに基づく平均場近似【JST・京大機械翻訳】

Motif-based mean-field approximation of interacting particles on clustered networks

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発行年： 2022年01月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月14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)

グラフ上の相互作用粒子は,物理学における磁気挙動,疫学における疾患拡大,および社会科学における意見動力学を研究するために日常的に使用されている。大きなグラフに対するそのようなシステムの平均場近似に関する文献は,次数と対に基づく標準近似が,しばしば合理的に正確であるクラスタフリーグラフに限定される。ここでは,大規模クラスタ化グラフにおける高次部分グラフ構造を考慮したモチーフベース平均場近似を提案した。数値的に,著者らの方程式は既存の方法が失敗する確率的シミュレーションと一致する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

進化論一般 , グラフ理論基礎 , 分子・遺伝情報処理

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