モンテカルロPhysarumマシン:連続確率輸送ネットワークにおけるパターン形成の特性【JST・京大機械翻訳】

Elek Oskar; Burchett Joseph N.; Prochaska J. Xavier; Forbes Angus G.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213460612290 整理番号：22P0324753

モンテカルロPhysarumマシン:連続確率輸送ネットワークにおけるパターン形成の特性【JST・京大機械翻訳】

Monte Carlo Physarum Machine: Characteristics of Pattern Formation in Continuous Stochastic Transport Networks

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発行年： 2022年04月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月04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。

モンテカルロPhysarumマシン:スパース2Dと3Dデータからの連続輸送ネットワーク再構成に適した計算モデルを示した。MCPMは,Physarum polycephalumスライムカビの成長をシミュレートするためのJonesの2010のエージェントベースのモデルの確率的一般化である。MCPMを理論地上のJonesの仕事と比較し,Cosmic webとして知られるUniverseにおけるガスと暗黒物質の大規模分布を再構成するために設計したタスク特異的変異体を記述した。新しいモデルを解析するために,まずMCPMの自己パターニング挙動を調べ,そのモデルが幾何学的に直感的なパラメータから生成される,広い範囲の連続ネットワーク様形態,いわゆる”ポリファーム”を示した。MCPMをシミュレーションおよび観察宇宙論的データセットに適用して,次に,Cosmicウェブの一貫した3D密度マップを生成する能力を評価した。最後に,著者らは,MCPMが,概念の証明としてドメイン特異的データに適合するいくつかの例とともに,有用である可能性がある他の可能なタスクを調べる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

軸受 , 生物物理学一般 , システム・制御理論一般 , ロボットの設計・製造・構造要素 , 計算機シミュレーション

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