国家的学際プロファイルから推測される世界的両側地球政治的相互作用ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Izzo Maria Grazia; Daraio Cinzia; Leuzzi Luca; Quaglia Giammarco; Ruocco Giancarlo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211079084030 整理番号：22P0276325

国家的学際プロファイルから推測される世界的両側地球政治的相互作用ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Worldwide bilateral geopolitical interactions network inferred from national disciplinary profiles

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発行年： 2022年01月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01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)

国の学際的プロファイルを,その要素が,国の全生産を分割した論文の数であると定義した。対象地域の分類の本質的科学指標(ESI)スキーマから始めて,著者らは,各ノードが国に座る世界グラフの年間学問的プロファイルを,2つの時間間隔[1980~1988]と[1992~2017]で,Berlin Wallの落下が流域であると得た。学問的プロファイルの時系列の経験的ペアワイズ相互相関行列を解析した。ランダム行列理論との対比は,測定ノイズを超えて,経験的相互相関行列が真の情報をもたらすことを証明した。測定したペアワイズ相関と一致する最小構造モデルとしてのShannon定理から,領域プロファイルの定常確率分布は一般化n_d次元Heisenbergモデルに関連するBoltzmann分布によって記述できる。Heisenbergモデルのネットワーク相互作用のセットを推論し,2つのクラスタリング法,階層的クラスタリングおよび主成分分析を適用した。ジオポライト面上で,これは物理的モデリングに基づく世界的な両側相互作用の特性化を可能にする。単純な地形学的分析は得られた結果の一貫性を明らかにし,より深い歴史的解析へのブーストを与える。ペアワイズ相互作用の最適セットを得るために,著者らは,擬似Likeliフード方式を使用した。Pseudo-Likeliフードとその勾配を解析的に計算した。解析的計算は,n_d次元Heisenbergモデルを含む推論Bayes問題に対して興味深い。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

脳・神経系モデル , 分子・遺伝情報処理 , 応用心理学

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