論文の概要: Inference of time-ordered multibody interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14611v1
- Date: Mon, 29 Nov 2021 15:41:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-30 18:03:01.550821
- Title: Inference of time-ordered multibody interactions
- Title(参考訳): 時間順多体相互作用の推論
- Authors: Unai Alvarez-Rodriguez, Luka V. Petrovi\'c, Ingo Scholtes
- Abstract要約: 時間的および時間的依存関係を示す複雑なシステムと多体依存関係を記述するために、時間順の多体インタラクションを導入する。
本稿では、データから複合的な相互作用を抽出するアルゴリズムと、相互作用アンサンブルの複雑さを特徴付ける尺度を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.5782420501870287
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce time-ordered multibody interactions to describe complex systems
manifesting temporal as well as multibody dependencies. First, we show how the
dynamics of multivariate Markov chains can be decomposed in ensembles of
time-ordered multibody interactions. Then, we present an algorithm to extract
combined interactions from data and a measure to characterize the complexity of
interaction ensembles. Finally, we experimentally validate the robustness of
our algorithm against statistical errors and its efficiency at obtaining simple
interaction ensembles.
- Abstract(参考訳): 時間順の多体相互作用を導入し、時間的および多体依存を表わす複雑なシステムを記述する。
まず,多変量マルコフ鎖の動力学を時間順序多体相互作用のアンサンブルに分解する方法を示す。
次に、データから複合的な相互作用を抽出するアルゴリズムと、相互作用アンサンブルの複雑さを特徴付ける尺度を提案する。
最後に,統計誤差に対するアルゴリズムのロバスト性および単純な相互作用アンサンブルの獲得効率を実験的に検証した。
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