論文の概要: Unifying Pairwise Interactions in Complex Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11941v1
- Date: Fri, 28 Jan 2022 05:44:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-01 04:06:35.326344
- Title: Unifying Pairwise Interactions in Complex Dynamics
- Title（参考訳）: 複雑力学におけるペアワイズ相互作用の統一
- Authors: Oliver M. Cliff, Joseph T. Lizier, Naotsugu Tsuchiya, Ben D. Fulcher
- Abstract要約: ペアインタラクションのための249の統計ライブラリを導入する。
我々の分析は、異なる数学的定式化の間の新しい共通点を強調している。
科学の分野から多くの手法を活用すれば、与えられた問題に対処するのに最も適した手法が発見できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Scientists have developed hundreds of techniques to measure the interactions
between pairs of processes in complex systems. But these computational methods
-- from correlation coefficients to causal inference -- rely on distinct
quantitative theories that remain largely disconnected. Here we introduce a
library of 249 statistics for pairwise interactions and assess their behavior
on 1053 multivariate time series from a wide range of real-world and
model-generated systems. Our analysis highlights new commonalities between
different mathematical formulations, providing a unified picture of a rich,
interdisciplinary literature. We then show that leveraging many methods from
across science can uncover those most suitable for addressing a given problem,
yielding high accuracy and interpretable understanding. Our framework is
provided in extendable open software, enabling comprehensive data-driven
analysis by integrating decades of methodological advances.
- Abstract（参考訳）: 科学者は複雑なシステムにおけるプロセスのペア間の相互作用を測定するために何百もの技術を開発した。
しかし、これらの計算手法は、相関係数から因果推論まで、大きく切り離された異なる定量的理論に依存している。
本稿では,ペアインタラクションのための249の統計ライブラリを紹介し,その挙動を実世界およびモデル生成システムから1053個の多変量時系列上で評価する。
本分析では,異なる数学的定式化間の新たな共通性に注目し,リッチで学際的な文学の統一像を提供する。
そして,各科学の手法を多用することで,与えられた問題に最も適した問題を明らかにすることができ,高い正確性と解釈可能な理解が得られることを示す。
我々のフレームワークは拡張可能なオープンソフトウェアで提供されており、数十年の方法論的進歩を統合することで包括的なデータ駆動分析を可能にする。
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