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J-GLOBAL ID：202202218486647043   整理番号：22A0692144

ランダム成長ツリーネットワーク上の酔歩の平均第一通過時間【JST・京大機械翻訳】

Mean first-passage time for random walks on random growth tree networks

著者 (2件)： Ma Fei (School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Wang Ping (National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University, Beijing 100871, China; School of Software and Microelectronics, Peking University, Beijing 102600, China; and Key Laboratory of High Confidence Software Technologies (PKU), Ministry of Education, Beijing 100...)
資料名： Physical Review. E  (Physical Review. E)
巻： 105  号： 1  ページ： 014307  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0493A  ISSN： 2470-0045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 決定論的ツリーネットワーク上のランダムウォークに焦点を当てたほとんどの以前の研究とは対照的に,本論文では,ランダム成長ツリーネットワークにより多くの注意を払った。特に,tが時間ステップを表し,pが確率パラメータ[数式:原文を参照]である,ランダム成長ツリーネットワーク[数式:原文を参照]と[数式:原文を参照]の2つの異なるタイプを提案した。ツリー[数式:原文を参照]はフラクタル方式で反復的に構築される。しかし,[数式:原文を参照]は非フラクタル操作を用いて発生する。次に,著者らは,ツリーネットワーク[数式:原文を参照]に関するランダムウォークを研究して,平均第一通過時間[数式:原文を参照]に対する解析解を引き出した。結果は,2つの成長方法には,パラメータ[数式:原文を参照]に及ぼす著しく異なる影響があることを示唆する。より正確には,フラクタル成長法は,非フラクタルのものより,ツリーネットワークのトポロジー構造をより緩やかにし,従って,大きなグラフ限界において,劇的に平均一次通過時間を増加させる。最後に,実験シミュレーションを実行し,結果は計算機シミュレーションが理論解析と強く一致することを示した。Copyright 2022 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  *ネットワーク ,  解析 ,  解析的解法 ,  *酔歩 ,  方式 ,  フラクタル
準シソーラス用語： *第一通過時間 ,  通過時間 ,  理論解析 ,  決定論 ,  時間ステップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 高分子の立体構造  (CG02031G) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 成長 ,  酔歩 ,  平均 ,  第一通過時間