論文の概要: Unifying Pairwise Interactions in Complex Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11941v2
• Date: Mon, 26 Jun 2023 06:21:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 01:36:09.798780
• 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, Annie G. Bryant, Joseph T. Lizier, Naotsugu Tsuchiya, Ben D. Fulcher
• Abstract要約: 本稿では,多種多様な実世界およびモデル生成システムからのペアインタラクションに関する237の統計ライブラリを紹介する。 解析では、異なる数学的定式化の新たな共通点に注目し、豊かな学際文学の統一的な図面を提供する。
• 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 237 statistics of 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. Using three real-world case studies, we then show that simultaneously leveraging diverse methods from across science can uncover those most suitable for addressing a given problem, yielding interpretable understanding of the conceptual formulations of pairwise dependence that drive successful performance. 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、これらの計算方法は、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。 ここでは,ペアワイズ相互作用の統計237のライブラリを導入し,実世界およびモデル生成システムから1053の多変量時系列の挙動を評価する。 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, 豊かな学際的文献の統一像を提供する。 そこで,実世界の3つのケーススタディを用いて,各科学の多様な手法を同時に活用することで,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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