論文の概要: Modeling a demographic problem using the Leslie matrix

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15147v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 15:57:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 14:23:12.726502
• Title: Modeling a demographic problem using the Leslie matrix
• Title（参考訳）: レスリー行列を用いた人口統計問題のモデル化
• Authors: O. A. Malafeyev, T. R. Nabiev, N. D. Redinskikh,
• Abstract要約: レスリー行列は1940年代に初めて提案され、1960年代半ばに人気を得た。 レスリー行列の普遍性は、植物や動物の多様なライフサイクルにまで拡張され、非ヒト種においてユビキタスな道具となる。
• 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 application of Leslie matrices in demographic research is considered in this paper. The Leslie matrix is first proposed in the 1940s and gained popularity in the mid-1960s, becoming fundamental tool for predicting population dynamics. The Leslie matrix allows to categorize individuals based on various attributes and calculate the expected population sizes for various demographic categories in subsequent time intervals. The universality of the Leslie matrix extends to diverse life cycles in plants and animals, making it ubiquitous tool in non-human species. In the paper is presented detailed application of Leslie matrices to the problem of the two countries, demonstrating their practical value in solving real demographic problems. In conclusion, the Leslie matrix remains a cornerstone of demographic analysis, reflecting the complexity of population dynamics and providing a robust framework for understanding the intricate interplay of factors shaping human society. Its enduring relevance and adaptability make it an essential component in the toolkit of demographers and ecologists.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,レスリー行列の人口統計学的研究への応用について考察する。 レスリー行列は1940年代に初めて提案され、1960年代半ばに人気を博し、人口動態を予測するための基本的な道具となった。 レスリー行列は、様々な属性に基づいて個人を分類し、その後の時間間隔で様々なカテゴリーの人口規模を予測できる。 レスリー行列の普遍性は、植物や動物の多様なライフサイクルにまで拡張され、非ヒト種においてユビキタスな道具となる。 本稿では,レズリー行列を両国の課題に適用し,実際の人口統計問題を解く上でのそれらの実用的価値を実証する。 結論として、レスリー行列は人口動態の複雑さを反映し、人間の社会を形成する要因の複雑な相互作用を理解するための堅牢な枠組みとして、人口分析の基盤のままである。 その持続的妥当性と適応性は、デモグラフィーや生態学者のツールキットに欠かせない要素である。

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