論文の概要: Introducing First-Principles Calculations: New Approach to Group
Dynamics and Bridging Social Phenomena in TeNP-Chain Based Social Dynamics
Simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05593v1
- Date: Wed, 6 Mar 2024 15:00:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 13:10:41.615127
- Title: Introducing First-Principles Calculations: New Approach to Group
Dynamics and Bridging Social Phenomena in TeNP-Chain Based Social Dynamics
Simulations
- Title(参考訳): 第一原理計算の導入: TeNP-Chain に基づく社会ダイナミクスシミュレーションにおけるグループダイナミクスとブリッジング社会現象の新しいアプローチ
- Authors: Yasuko Kawahata
- Abstract要約: 注記は、テルルナノ粒子(TeNP)やグラフェンなどの材料の研究に応用される量子力学と社会システムの複雑な力学のギャップを埋めるものである。
TeNPはテルル鎖内の共有結合の強化や二次構造の破壊のような特異な性質を示す。
本稿では,TeNPにおける共有結合の強化が,共通の信念や価値観を共有するグループにおける社会的結合の強化を反映しているかを検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This note considers an innovative interdisciplinary methodology that bridges
the gap between the fundamental principles of quantum mechanics applied to the
study of materials such as tellurium nanoparticles (TeNPs) and graphene and the
complex dynamics of social systems. The basis for this approach lies in the
metaphorical parallels drawn between the structural features of TeNPs and
graphene and the behavioral patterns of social groups in the face of
misinformation. TeNPs exhibit unique properties such as the strengthening of
covalent bonds within telluric chains and the disruption of secondary structure
leading to the separation of these chains. This is analogous to increased
cohesion within social groups and disruption of information flow between
different subgroups, respectively. . Similarly, the outstanding properties of
graphene, such as high electrical conductivity, strength, and flexibility,
provide additional aspects for understanding the resilience and adaptability of
social structures in response to external stimuli such as fake news. This
research note proposes a novel metaphorical framework for analyzing the spread
of fake news within social groups, analogous to the structural features of
telluric nanoparticles (TeNPs). We investigate how the strengthening of
covalent bonds within TeNPs reflects the strengthening of social cohesion in
groups that share common beliefs and values.
- Abstract(参考訳): この論文は、テルルナノ粒子(tenps)やグラフェンなどの材料研究に適用される量子力学の基本原理と、社会システムの複雑なダイナミクスとのギャップを埋める革新的な学際的方法論を考察する。
このアプローチの基礎は、TeNPとグラフェンの構造的特徴と誤情報に直面した社会集団の行動パターンの比喩的な類似性にある。
TeNPはテルル鎖内の共有結合の強化や、これらの鎖の分離に繋がる二次構造の破壊など、ユニークな性質を示す。
これは、社会集団内の凝集度の増加と、異なるサブグループ間の情報の流れの破壊に類似している。
.
同様に、高電気伝導率、強度、柔軟性といったグラフェンの優れた特性は、フェイクニュースのような外部刺激に反応して社会構造の弾力性と適応性を理解するための追加的な側面を提供する。
本研究は,テルルナノ粒子(tenps)の構造的特徴に類似した,社会集団における偽ニュースの拡散を解析するための新しいメタファ的枠組みを提案する。
本稿では,TeNPにおける共有結合の強化が,共通の信念や価値観を共有するグループにおける社会的結合の強化を反映しているかを検討する。
関連論文リスト
- Identifying the impact of local connectivity patterns on dynamics in excitatory-inhibitory networks [4.913318028439159]
接続の特定のパターンである連鎖モチーフが、他のペアのモチーフよりも支配的な固有モチーフに強い影響を与えることを示す。
連鎖モチーフの過剰表現は、阻害支配ネットワークにおいて強い正の固有値を誘導する。
これらの知見は、オプトジェネティックな摂動に対する応答を計測し、皮質回路の動的構造を推測する実験の解釈に直接的な意味を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-11T08:57:44Z) - Compositional Structures in Neural Embedding and Interaction Decompositions [101.40245125955306]
ニューラルネットワークにおけるベクトル埋め込みにおける線形代数構造間の基本的な対応について述べる。
相互作用分解」の観点から構成構造の特徴づけを導入する。
モデルの表現の中にそのような構造が存在するためには、必要かつ十分な条件を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-12T02:39:50Z) - Foundations and Frontiers of Graph Learning Theory [81.39078977407719]
グラフ学習の最近の進歩は、複雑な構造を持つデータを理解し分析する方法に革命をもたらした。
グラフニューラルネットワーク(GNN)、すなわちグラフ表現を学習するために設計されたニューラルネットワークアーキテクチャは、一般的なパラダイムとなっている。
本稿では,グラフ学習モデルに固有の近似と学習行動に関する理論的基礎とブレークスルーについて概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-03T14:07:41Z) - Understanding the differences in Foundation Models: Attention, State Space Models, and Recurrent Neural Networks [50.29356570858905]
本稿では,これらすべてのアーキテクチャの共通表現に関する原則的な調査を可能にする動的システムフレームワーク(DSF)について紹介する。
ソフトマックスアテンションと他のモデルクラスとの原理的比較を行い、ソフトマックスアテンションを近似できる理論条件について議論する。
このことは、DSFが将来のより効率的でスケーラブルな基盤モデルの体系的な開発を導く可能性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T17:19:57Z) - A Unified View on Neural Message Passing with Opinion Dynamics for
Social Networks [4.0201694410781235]
本研究は、動的システムの振る舞いを分析し、推論するために、社会計測とニューラルメッセージパッシングの概念を調和させる。
本稿では,メッセージ伝達における局所ノードの影響量を改善するために,有界信頼を取り入れた新しいメッセージパッシング方式ODNetを提案する。
ODNetは,様々なグラフタイプにまたがる予測性能を高め,過度なスムース化問題を緩和することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T15:18:19Z) - Decimation technique for open quantum systems: a case study with
driven-dissipative bosonic chains [62.997667081978825]
量子系の外部自由度への不可避結合は、散逸(非単体)ダイナミクスをもたらす。
本稿では,グリーン関数の(散逸的な)格子計算に基づいて,これらのシステムに対処する手法を提案する。
本手法のパワーを,複雑性を増大させる駆動散逸型ボゾン鎖のいくつかの例で説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-15T19:00:09Z) - Internal quantum reference frames for finite Abelian groups [0.0]
参照フレームとしての内部量子系は、量子重力、ゲージ理論、量子基礎において決定的な概念である。
基本構成空間が有限アベリア群である場合に、そのような量子参照フレーム(QRF)の包括的かつ自己完結的な処理を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T18:16:02Z) - SocAoG: Incremental Graph Parsing for Social Relation Inference in
Dialogues [112.94918467195637]
対話から社会的関係を推定することは、感情的に知的なロボットを構築するのに不可欠である。
我々は、グループ間の関係の整合性のために、SocAoGという名前のAnd-or Graphとしてソーシャルネットワークをモデル化する。
DialogRE と MovieGraph の実証実験結果から,我々のモデルは最先端の手法よりも社会的関係を正確に推定できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-02T08:07:42Z) - Graph-Based Social Relation Reasoning [101.9402771161935]
社会関係認識のためのグラフ関係推論ネットワーク(GR2N)を提案する。
本手法は,社会関係グラフの構築による連関関係推定のパラダイムを考察する。
実験結果から,本手法は合理的で一貫した社会関係グラフを生成することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-15T03:01:11Z) - Emergent entanglement structures and self-similarity in quantum spin
chains [0.0]
我々は,多体量子状態に対する実験的にアクセス可能なネットワーク表現を,その構成成分のすべての対間の絡み合いに基づいて導入する。
この表現のパワーを、パラダイム的スピンチェーンモデル、XXモデルに適用し、それが軽い新しい現象をもたらすことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-14T12:13:29Z) - Enhanced repulsively bound atom pairs in topological optical lattice
ladders [0.0]
トポロジカルフラットエネルギーバンドを特徴とするクレーツはしごの相互作用ボソンについて検討する。
相互作用が結合原子対の形成につながり、対超流動性を引き起こすことが提案されている。
この研究は、より一般的なシステムにおけるトポロジー、相互作用、ペアリングの効果の間の相互作用を研究するための出発点を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-12T12:17:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。