論文の概要: The Levy Flight of Cities: Analyzing Social-Economical Trajectories with Auto-Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14594v1
• Date: Wed, 29 Dec 2021 15:06:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 23:27:42.230417
• Title: The Levy Flight of Cities: Analyzing Social-Economical Trajectories with Auto-Embedding
• Title（参考訳）: 都市のレヴィ飛行:オートエンベディングによる社会経済的軌跡の分析
• Authors: Linfang Tian and Kai Zhao and Jiaming Yin and Huy Vo and Weixiong Rao
• Abstract要約: 人間の移動は、人間の移動が短い飛行や長い飛行を含むレヴィ飛行の後にランダムなパターンを示すことが判明した。 本稿では,都市における社会経済発展の軌跡について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.874892390548224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It has been found that human mobility exhibits random patterns following the Levy flight, where human movement contains many short flights and some long flights, and these flights follow a power-law distribution. In this paper, we study the social-economical development trajectories of urban cities. We observe that social-economical movement of cities also exhibit the Levy flight characteristics. We collect the social and economical data such as the population, the number of students, GDP and personal income, etc. from several cities. Then we map these urban data into the social and economical factors through a deep-learning embedding method Auto-Encoder. We find that the social-economical factors of these cities can be fitted approximately as a movement pattern of a power-law distribution. We use the Stochastic Multiplicative Processes (SMP) to explain such movement, where in the presence of a boundary constraint, the SMP leads to a power law distribution. It means that the social-economical trajectories of cities also follow a Levy flight pattern, where some years have large changes in terms of social-economical development, and many years have little changes.
• Abstract（参考訳）: 人間の移動は多くの短い飛行といくつかの長い飛行を含むレヴィ飛行の後にランダムなパターンを示すことが判明しており、これらの飛行はパワーロー分布に従う。 本稿では,都市における社会経済発展の軌跡について考察する。 都市における社会経済運動は,レヴィ飛行特性も示している。 我々は、人口、学生数、gdp、個人所得などの社会的・経済的データを複数の都市から収集する。 次に,これらの都市データを,ディープラーニング組込み方式のオートエンコーダを通じて,社会的・経済的要因にマッピングする。 これらの都市における社会的経済的要因は, 大まかにパワーロー分布の移動パターンとして適合できることがわかった。 我々は確率的乗法プロセス(SMP)を用いてそのような動きを説明し、そこで境界制約が存在する場合、SMPは電力法分布をもたらす。 都市における社会経済の軌跡はレヴィ飛行パターンにも従っており、社会経済発展の観点から大きな変化があり、多くの年がほとんど変化しない。

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