COVID-19拡散特性評価のための一般化Boltzmann分布に基づく新しいメタヒューリスティックフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

De Anda-Suarez Juan; Calzada-Ledesma Valentin; Gutierrez-Hernandez David Asael; Santiago-Montero Raul; Villanueva-Jimenez Luis Fernando; Rodriguez-Miranda Sergio

文献

J-GLOBAL ID：202202239462902477 整理番号：22A0554484

COVID-19拡散特性評価のための一般化Boltzmann分布に基づく新しいメタヒューリスティックフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Novel Metaheuristic Framework Based on the Generalized Boltzmann Distribution for COVID-19 Spread Characterization

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資料名：
巻： 10 ページ： 7326-7340 発行年： 2022年
JST資料番号： W2422A ISSN： 2169-3536 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)

コロナウイルス病2019(COVID-19)は,世界中で急速に広がる重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2(SARS-CoV2)によって引き起こされる高伝染性ウイルス感染である。コンピュータ科学の観点から,研究努力は,病気挙動を予測し,シミュレートするための機械学習や曲線フィッティングのようなアプローチの使用に焦点を合わせている。しかし,COVID-19の拡散の数学的特性化は,これらの技術によってまだ調べられていないトピックである。本研究では,一般化Boltzmann分布とJacobi多項式の族を併合するMETA-COVID19と呼ぶ新しいメタヒューリスティックフレームワークを提案し,データの事前知識なしにCOVID-19スプレッドを自動的に特徴付け,ヒトエキスパートを含まなかった。一般に,このアルゴリズムは,毎日の報告事例の時系列を入力として受信し,出力は多項式数学モデルである。このフレームワークは,反復過程中に解析するためのJacobi多項式の数である単一パラメータのみを必要とし,その調整誤差が1E-3に近い多項式を提案することができる。最後に,異なる期間におけるCOVID-19の広がりの属性を知るために,理論的数学的解析によりMETA-COVID19によって見出された多項式モデルの適用性を示し,将来に直面するより良い戦略を生成することができた。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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信号理論

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