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J-GLOBAL ID：202202221832644466   整理番号：22A0777442

構造化システムのための反復Newcomb-Benford分布【JST・京大機械翻訳】

The Iterated Newcomb-Benford Distribution for Structured Systems

著者 (2件)： Kak Subhash (Chapman University, Orange, CA, USA) ,  Kak Subhash (Oklahoma State University, Stillwater, OK, USA)
資料名： International Journal of Applied and Computational Mathematics  (International Journal of Applied and Computational Mathematics)
巻： 8  号： 2  ページ： 51  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4451A  ISSN： 2349-5103  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最初の数字のNewcomb-Benford分布は,自己相似性とランダム性の調査のために,工学から自然と生物学科学までの多くの分野で広く適用されてきた。本論文では,データが適切な第1数字統計量を得るために十分ではないシステムを考察し,第1の数字分布が広範囲の現象にわたってほぼスケール不変であり,第1指のスケーリングと再計算が線形プロセスではないので,統計が様々なスケールにわたって凝集する分布の反復バージョンの使用を提案した。本論文で提示した方法は,データが制限される構造化自然システムにおける解析にとって非常に重要な新しいデータを生成する。2つの異なる生物学的応用,即ち,セクレトームと遺伝的コードのデータを,生データが9つの異なる最初の数字を含んでいないという2つの異なる生物学的応用におけるデータに対する反復試験の利用例を提供した。本論文は,スケーリング変換を用いたデータ増幅のアイデアに関する更なる研究のための提案を含む。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature India Private Limited 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  法規 ,  *スケール ,  分布 ,  遺伝 ,  変換 ,  統計量 ,  線形性 ,  自己相似性
準シソーラス用語： ランダム性 ,  セクレトーム ,  生データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Newcomb-Benford法 ,  生物学的ネットワーク ,  自己相似性 ,  連結性 ,  最初のディジタル現象 ,  遺伝暗号

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 構造化 ,  反復 ,  分布