論文の概要: Utilizing Causal Network Markers to Identify Tipping Points ahead of Critical Transition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16235v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 05:10:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:00:49.469874
• Title: Utilizing Causal Network Markers to Identify Tipping Points ahead of Critical Transition
• Title（参考訳）: 因果ネットワークマーカを用いた臨界遷移前のタイミング点の同定
• Authors: Shirui Bian, Zezhou Wang, Siyang Leng, Wei Lin, Jifan Shi,
• Abstract要約: 本稿では因果性指標を取り入れた因果性ネットワークマーカー(CNM)の枠組みを提案する。 臨界遷移に先立って先端点を検出し同定するために、2つのマーカーを設計する。 応用の最も可能性の高い方向は、臨床疾患の尖点の同定である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7741619010943
• License:
• Abstract: Early-warning signals of delicate design are always used to predict critical transitions in complex systems, which makes it possible to render the systems far away from the catastrophic state by introducing timely interventions. Traditional signals including the dynamical network biomarker (DNB), based on statistical properties such as variance and autocorrelation of nodal dynamics, overlook directional interactions and thus have limitations in capturing underlying mechanisms and simultaneously sustaining robustness against noise perturbations. This paper therefore introduces a framework of causal network markers (CNMs) by incorporating causality indicators, which reflect the directional influence between variables. Actually, to detect and identify the tipping points ahead of critical transition, two markers are designed: CNM-GC for linear causality and CNM-TE for non-linear causality, as well as a functional representation of different causality indicators and a clustering technique to verify the system's dominant group. Through demonstrations using benchmark models and real-world datasets of epileptic seizure, the framework of CNMs shows higher predictive power and accuracy than the traditional DNB indicator. It is believed that, due to the versatility and scalability, the CNMs are suitable for comprehensively evaluating the systems. The most possible direction for application includes the identification of tipping points in clinical disease.
• Abstract（参考訳）: 繊細な設計の早期警戒信号は、複雑なシステムにおける臨界遷移を予測するために常に使われており、タイムリーな介入を導入することで、システムを破滅的な状態から遠ざけることができる。 動的ネットワークバイオマーカー (DNB) を含む従来の信号は, 雑音動の分散や自己相関などの統計特性に基づいて, 方向性の相互作用を見落とし, 基礎となるメカニズムを捉え, 騒音の摂動に対して頑健性を維持するのに限界がある。 そこで本稿では,変数間の方向性の影響を反映した因果性指標を取り入れた因果性ネットワークマーカー(CNM)の枠組みを提案する。 実際、臨界遷移に先立って先端点を検出し特定するために、線形因果CNM-GCと非線形因果CNM-TEの2つのマーカーが設計されている。 CNMのフレームワークは、ベンチマークモデルと現実のてんかん発作のデータセットを使用したデモンストレーションを通じて、従来のDNB指標よりも高い予測力と精度を示す。 汎用性とスケーラビリティのため、CNMはシステム全体を総合的に評価するのに適していると考えられている。 応用の最も可能性の高い方向は、臨床疾患の尖点の同定である。

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