論文の概要: Entropic Analysis to Assess impact of Policies on Disorders and
Conflicts within a system: Case Study of Traffic intersection as 12-Qubit
Social Quantum System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15012v1
- Date: Wed, 30 Dec 2020 02:54:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 08:06:24.751261
- Title: Entropic Analysis to Assess impact of Policies on Disorders and
Conflicts within a system: Case Study of Traffic intersection as 12-Qubit
Social Quantum System
- Title(参考訳): システム内の障害・紛争に対する政策の評価に対するエントロピー分析:12量子社会量子システムとしての交通交差点を事例として
- Authors: Rakesh Kumar Pandey
- Abstract要約: 交通交差点におけるシナリオのエントロピー解析を詳細に試みる。
交通信号の設置やフライオーバーの建設といった戦略(政治)を用いることで、エントロピーは減少し、交通が順序づけられることが示されている。
交通交差点の顕著な類似性は、量子システムの振る舞いを理解するために、新しいトラフィックフローの研究範囲を開く12量子ビットの量子システムで見出される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Entropic analysis of a scenario at a traffic intersection is attempted in
detail. The model is utilized to define Conflict Entropy. It is shown that with
the use of strategies (policies) like installing traffic lights and
construction of flyovers the Entropy is reduced thereby making the traffic
ordered. It is shown that these policies help in reducing the Entropy and
eliminating the Conflict Entropy completely in both the cases. Such an analysis
can find immense application in deciding a favorable policy and in formulation
of artificial intelligence algorithms. A striking similarity of the traffic
intersection is found with Quantum systems of twelve qubits that opens up a new
scope of study of traffic flows to understand the behavior of Quantum Systems.
- Abstract(参考訳): 交通交差点におけるシナリオのエントロピー解析を詳細に試みる。
モデルは衝突エントロピーを定義するために利用される。
交通信号の設置やフライオーバーの建設といった戦略(政治)を用いることで、エントロピーは減少し、交通が順序づけられることが示されている。
これらの方針は, エントロピーの低減と競合エントロピーの排除に寄与することが示唆された。
このような分析は、好ましいポリシー決定や人工知能アルゴリズムの定式化に多大な応用を見出すことができる。
交通交差点の顕著な類似性は、量子システムの振る舞いを理解するために、新しいトラフィックフローの研究範囲を開く12量子ビットの量子システムで見出される。
関連論文リスト
- Pattern retrieval of traffic congestion using graph-based associations
of traffic domain-specific features [5.32051334268552]
本稿では,高速道路渋滞の交通パターンをコンテンツベースで検索するシステムを提案する。
検索結果を効果的に解釈するために,従来のコンポーネントに対するグラフベースのアプローチ(リレーショナルグラフ)を提案する。
後者のコンポーネントでは、ユーザの期待に応じて、混雑パターン間の類似性をカスタマイズできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T22:33:22Z) - End-to-End Heterogeneous Graph Neural Networks for Traffic Assignment [5.205252810216621]
我々は、異種グラフニューラルネットワークのパワーを活用して、トラフィック割り当てのための新しいエンドツーエンドサロゲートモデルを提案する。
本モデルでは,アダプティブグラフアテンション機構と,原点-終点ノードペアを接続する補助的な"仮想"リンクを統合する。
提案するヘテロジニアスグラフニューラルネットワークモデルは,収束率や予測精度の観点から,従来のニューラルネットワークモデルよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T23:04:09Z) - Strategic Distribution Shift of Interacting Agents via Coupled Gradient
Flows [6.064702468344376]
実世界のシステムにおける分散シフトのダイナミクスを解析するための新しいフレームワークを提案する。
より単純なモデルでは捉えられない偏極や異なる影響といった、よく文書化された形態の分布シフトを捉える手法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-03T17:18:50Z) - Statistical Mechanics of Monitored Dissipative Random Circuits [4.0822320577783335]
モニタされたランダム回路のクラスに対する消散の影響について検討する。
モニタリングされた測定と散逸体制の合同行動は、短時間、中間時間、定常状態の挙動をもたらすことが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-14T18:00:18Z) - Channel-Dependent Population Transfer: A Framework for Analyzing Complex
Reaction Pathways [0.0]
非自明に連結された拡張系における量子粒子の輸送を解析するアプローチを提案する。
比較的単純なシステムであっても、輸送の背後に隠された豊かさを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-30T07:44:54Z) - Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes [105.34822201378763]
本稿では,連続確率分布間のエントロピー最適輸送(EOT)計画を計算するための新しいアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,シュリンガーブリッジ問題(Schr"odinger Bridge problem)として知られるEOTの動的バージョンのサドル点再構成に基づく。
大規模EOTの従来の手法とは対照的に,我々のアルゴリズムはエンドツーエンドであり,単一の学習ステップで構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-02T14:35:13Z) - Low-rank Optimal Transport: Approximation, Statistics and Debiasing [51.50788603386766]
フロゼットボン2021ローランで提唱された低ランク最適輸送(LOT)アプローチ
LOTは興味のある性質と比較した場合、エントロピー正則化の正当な候補と見なされる。
本稿では,これらの領域のそれぞれを対象とし,計算OTにおける低ランクアプローチの影響を補強する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-24T20:51:37Z) - Decimation technique for open quantum systems: a case study with
driven-dissipative bosonic chains [62.997667081978825]
量子系の外部自由度への不可避結合は、散逸(非単体)ダイナミクスをもたらす。
本稿では,グリーン関数の(散逸的な)格子計算に基づいて,これらのシステムに対処する手法を提案する。
本手法のパワーを,複雑性を増大させる駆動散逸型ボゾン鎖のいくつかの例で説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-15T19:00:09Z) - End-to-End Intersection Handling using Multi-Agent Deep Reinforcement
Learning [63.56464608571663]
交差点をナビゲートすることは、自動運転車にとって大きな課題の1つです。
本研究では,交通標識のみが提供された交差点をナビゲート可能なシステムの実装に着目する。
本研究では,時間ステップ毎に加速度と操舵角を予測するためのニューラルネットワークの訓練に用いる,モデルフリーの連続学習アルゴリズムを用いたマルチエージェントシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-28T07:54:40Z) - Congestion-aware Multi-agent Trajectory Prediction for Collision
Avoidance [110.63037190641414]
渋滞パターンを明示的に学習し、新しい「センス--学習--Reason--予測」フレームワークを考案する。
学習段階を2段階に分解することで、「学生」は「教師」から文脈的手がかりを学習し、衝突のない軌跡を生成する。
実験では,提案モデルが合成データセットにおいて衝突のない軌道予測を生成できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-26T02:42:33Z) - Multi-intersection Traffic Optimisation: A Benchmark Dataset and a
Strong Baseline [85.9210953301628]
交通信号の制御は、都市部の交通渋滞の緩和に必要不可欠である。
問題モデリングの複雑さが高いため、現在の作業の実験的な設定はしばしば矛盾する。
エンコーダ・デコーダ構造を用いた深層強化学習に基づく新規で強力なベースラインモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-24T03:55:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。