論文の概要: Approaches to the classification of complex systems: Words, texts, and more

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04060v1
• Date: Mon, 9 May 2022 06:27:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 22:33:24.313921
• Title: Approaches to the classification of complex systems: Words, texts, and more
• Title（参考訳）: 複雑なシステムの分類へのアプローチ:単語、テキストなど
• Authors: Andrij Rovenchak
• Abstract要約: 量子アンサンブルにおけるレベルの占有を伴うテキスト中の単語の分布の類似性は、統計物理学による表面的な類似性を示唆している。 これにより、この物理的類推に基づいてテキストの様々なパラメータを定義することができる。 同様のアプローチは、例えば、よく知られた言語的な類似によるゲノムを研究するために開発することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Chapter starts with introductory information about quantitative linguistics notions, like rank--frequency dependence, Zipf's law, frequency spectra, etc. Similarities in distributions of words in texts with level occupation in quantum ensembles hint at a superficial analogy with statistical physics. This enables one to define various parameters for texts based on this physical analogy, including "temperature", "chemical potential", entropy, and some others. Such parameters provide a set of variables to classify texts serving as an example of complex systems. Moreover, texts are perhaps the easiest complex systems to collect and analyze. Similar approaches can be developed to study, for instance, genomes due to well-known linguistic analogies. We consider a couple of approaches to define nucleotide sequences in mitochondrial DNAs and viral RNAs and demonstrate their possible application as an auxiliary tool for comparative analysis of genomes. Finally, we discuss entropy as one of the parameters, which can be easily computed from rank--frequency dependences. Being a discriminating parameter in some problems of classification of complex systems, entropy can be given a proper interpretation only in a limited class of problems. Its overall role and significance remain an open issue so far.
• Abstract（参考訳）: 章は、ランク-周波数依存、zipfの法則、周波数スペクトルなど、量的言語学の概念に関する入門情報から始まる。 量子アンサンブルにおけるレベル占有を持つテキストにおける単語の分布の類似性は、統計物理学との表層的類似性を暗示している。 これにより、「温度」、「化学的ポテンシャル」、「エントロピー」など、この物理的類似に基づいてテキストの様々なパラメータを定義することができる。 このようなパラメータは、複雑なシステムの例として機能するテキストを分類する変数のセットを提供する。 さらに、テキストはおそらく収集および分析する最も簡単な複雑なシステムである。 同様のアプローチは、例えば、よく知られた言語類似物によるゲノムを研究するために開発することができる。 ミトコンドリアdnaおよびウイルスrnaのヌクレオチド配列を定義するいくつかのアプローチを検討し、ゲノムの比較解析のための補助的ツールとしてそれらの応用を実証する。 最後に, ランク周波数依存性から容易に計算できるパラメータの1つとしてエントロピーについて考察する。 複素系の分類のいくつかの問題において識別パラメータであるため、エントロピーは限定された問題のクラスでのみ適切な解釈を与えることができる。 これまでのところ、その全体的な役割と重要性は未解決のままである。

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