複雑ネットワークの投票モデルにおける不一致【JST・京大機械翻訳】

Vendeville Antoine; Zhou Shi; Guedj Benjamin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213260671144 整理番号：22P0298652

複雑ネットワークの投票モデルにおける不一致【JST・京大機械翻訳】

Discord in the voter model for complex networks

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発行年： 2022年03月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2024年02月21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)

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オンラインソーシャルネットワークは通信の主要な手段になった。それらは,しばしば,敵対性,分極またはエコー室のような望ましくない影響を示すので,それらをよりよく理解するのに役立つ分析ツールを開発することが重要である。本論文では,ソーシャルネットワークにおける不一致の進化に関心がある。形式的に,著者らは,ゼアレットのある場合とない場合の多状態投票者モデルにおける任意の2つのエージェントの間の不一致の確率を計算する方法を導入した。本研究は,任意の有限数の可能な意見を持つ任意の有向重み付きグラフに適用し,エージェント間の様々な更新速度を可能にし,近似を暗示しない。あるトポロジー条件の下で,それらの意見は独立であり,関節分布は分離できる。さもなければ,不一致確率の進化を常微分方程式の線形系によって記述した。反復アルゴリズムにより計算できるユニークな平衡解の存在を証明した。アクティブリンク密度の古典的定義を,長距離,加重相互作用を考慮するために一般化した。実生活と合成ネットワークに関する著者らの知見を説明した。特に,不一致に対するクラスタリングの影響を検討し,分極ネットワークにおける多様な挙動の豊富な景観を明らかにした。これは,拮抗的コミュニティ間の不一致の進化に光を当てる。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , グラフ理論基礎

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