論文の概要: Measuring Geometric Similarity Across Possible Plans for Automated Redistricting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08889v1
• Date: Wed, 17 Nov 2021 03:37:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 22:00:44.623080
• Title: Measuring Geometric Similarity Across Possible Plans for Automated Redistricting
• Title（参考訳）: 自動再分級計画における幾何学的類似度の測定
• Authors: Gilvir Gill
• Abstract要約: 本稿では,2つの計画の間に同一の選挙区に留まる州の面積や人口の比率に対応する,類似性の解釈的尺度とそれに対応する代入行列を簡潔に紹介する。 次に、直感的な時間でこの測度を計算する方法を示し、潜在的なユースケースを簡潔に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Algorithmic and statistical approaches to congressional redistricting are becoming increasingly valuable tools in courts and redistricting commissions for quantifying gerrymandering in the United States. While there is existing literature covering how various Markov chain Monte Carlo distributions differ in terms of projected electoral outcomes and geometric quantifiers of compactness, there is still work to be done on measuring similarities between different congressional redistricting plans. This paper briefly introduces an intuitive and interpretive measure of similarity, and a corresponding assignment matrix, that corresponds to the percentage of a state's area or population that stays in the same congressional district between two plans. We then show how to calculate this measure in polynomial time and briefly demonstrate some potential use-cases.
• Abstract（参考訳）: 議会再編成に対するアルゴリズムと統計のアプローチは、アメリカ合衆国におけるゲリーマンデリングの定量化のための裁判所や再編成委員会において、ますます貴重なツールになりつつある。 様々なマルコフ連鎖モンテカルロ分布が、予測された選挙結果とコンパクト性の幾何量化器の観点からどのように異なるかに関する文献は存在するが、異なる議会再分権計画の類似性を測定するための作業は依然として行われている。 本稿では,類似性の直観的かつ解釈的な尺度と,2つの計画間で同じ選挙区に留まっている州の面積や人口の比率に対応する代入行列を簡潔に紹介する。 次に、多項式時間でこの測度を計算する方法を示し、潜在的なユースケースを簡潔に示す。

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