論文の概要: ReeMark: Reeb Graphs for Simulating Patterns of Life in Spatiotemporal Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03152v1
• Date: Fri, 03 Oct 2025 16:25:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.481471
• Title: ReeMark: Reeb Graphs for Simulating Patterns of Life in Spatiotemporal Trajectories
• Title（参考訳）: ReeMark: Reeb Graphs for Simulated Patterns of Life in Spatiotemporal Trajectories
• Authors: Anantajit Subrahmanya, Chandrakanth Gudavalli, Connor Levenson, Umang Garg, B. S. Manjunath,
• Abstract要約: 基本データから学習したパターン・オブ・ライフ(PoL)を保存したトラジェクトリをシミュレートする新しいフレームワークであるMarkovian Reeb Graphsを紹介する。 われわれのアプローチは、日常生活における一貫性と多様性の両方を捉える現実的な軌跡を生成する。 これらの結果から,Markovian Reeb Graphsは多様な都市環境に適用可能な,スケーラブルなシミュレーションフレームワークとして位置づけられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.137749546327247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurately modeling human mobility is critical for urban planning, epidemiology, and traffic management. In this work, we introduce Markovian Reeb Graphs, a novel framework for simulating spatiotemporal trajectories that preserve Patterns of Life (PoLs) learned from baseline data. By combining individual- and population-level mobility structures within a probabilistic topological model, our approach generates realistic future trajectories that capture both consistency and variability in daily life. Evaluations on the Urban Anomalies dataset (Atlanta and Berlin subsets) using the Jensen-Shannon Divergence (JSD) across population- and agent-level metrics demonstrate that the proposed method achieves strong fidelity while remaining data- and compute-efficient. These results position Markovian Reeb Graphs as a scalable framework for trajectory simulation with broad applicability across diverse urban environments.
• Abstract（参考訳）: 人間のモビリティを正確にモデル化することは、都市計画、疫学、交通管理にとって重要である。 本稿では,空間的時間的軌跡を模擬する新しいフレームワークであるMarkovian Reeb Graphsを紹介し,その基礎データから学習したパターン・オブ・ライフ(PoL)を保存した。 確率的トポロジカルモデルに個人レベルのモビリティ構造と人口レベルのモビリティ構造を組み合わせることで,生活の一貫性と変動性の両方を捉える現実的な未来軌道を生成する。 Jensen-Shannon Divergence (JSD) を用いた都市異常データセット (Atlanta と Berlin のサブセット) の評価により, 提案手法はデータと計算効率を保ちながら, 高い忠実性が得られることを示した。 これらの結果から,Markovian Reeb Graphsは多様な都市環境に適用可能なトラジェクトリーシミュレーションのスケーラブルなフレームワークとして位置づけられた。

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