論文の概要: Geometric Dynamics of Consumer Credit Cycles: A Multivector-based Linear-Attention Framework for Explanatory Economic Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15892v1
- Date: Mon, 08 Sep 2025 19:07:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.079946
- Title: Geometric Dynamics of Consumer Credit Cycles: A Multivector-based Linear-Attention Framework for Explanatory Economic Analysis
- Title(参考訳): 消費者信用サイクルの幾何学的ダイナミクス--説明経済分析のための多ベクトル型線形注意フレームワーク
- Authors: Agus Sudjianto, Sandi Setiawan,
- Abstract要約: 本研究は、信用システム関係を、その射影的(相関的)成分と回転的(フィードバック-スピラル)成分に分解する幾何学的代数を導入する。
我々は、ビベクター要素が失業、消費、貯蓄、信用利用の間の回転結合を捉えるクリフォード代数において、経済状態をマルチベクターとして表現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.3190581566723918
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study introduces geometric algebra to decompose credit system relationships into their projective (correlation-like) and rotational (feedback-spiral) components. We represent economic states as multi-vectors in Clifford algebra, where bivector elements capture the rotational coupling between unemployment, consumption, savings, and credit utilization. This mathematical framework reveals interaction patterns invisible to conventional analysis: when unemployment and credit contraction enter simultaneous feedback loops, their geometric relationship shifts from simple correlation to dangerous rotational dynamics that characterize systemic crises.
- Abstract(参考訳): 本研究は、信用システム関係を、その射影的(相関的)成分と回転的(フィードバック-スピラル)成分に分解する幾何学的代数を導入する。
我々は、ビベクター要素が失業、消費、貯蓄、信用利用の間の回転結合を捉えるクリフォード代数において、経済状態をマルチベクターとして表現する。
失業と信用収縮が同時フィードバックループに入ると、それらの幾何学的関係は単純な相関関係から、システム的危機を特徴づける危険な回転力学へと変化する。
関連論文リスト
- Contextuality, Holonomy and Discrete Fiber Bundles in Group-Valued Boltzmann Machines [0.0]
本稿では,制限付きボルツマンマシン(RBM)の幾何学的拡張を提案する。
この一般化は、射影変換、スピノルダイナミクス、関数対称性を含む複雑な関係構造のモデリングを可能にする。
この研究の中心的な貢献は、RBMグラフのサイクルに沿って計算されたグループ値のホロノミーに基づくエンフコンテクスト性指数の導入である。
この指数は局所重みによって誘導される大域的不整合または「曲率」を定量化し、コヒーレンス、一貫性、幾何学的平坦性の古典的概念を一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-05T15:07:54Z) - Why Neural Network Can Discover Symbolic Structures with Gradient-based Training: An Algebraic and Geometric Foundation for Neurosymbolic Reasoning [73.18052192964349]
我々は、連続的なニューラルネットワークトレーニングのダイナミックスから、離散的なシンボル構造が自然に現れるかを説明する理論的枠組みを開発する。
ニューラルパラメータを測度空間に上げ、ワッサーシュタイン勾配流としてモデル化することにより、幾何的制約の下では、パラメータ測度 $mu_t$ が2つの同時現象となることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-26T22:40:30Z) - Particle-Hole Creation in Condensed Matter: A Conceptual Framework for Modeling Money-Debt Dynamics in Economics [0.0]
本稿では, 凝縮物質物理学における粒子ホール生成と直接類似して, 経済システムにおける金銭負債のダイナミクスをモデル化する場の理論的枠組みを提案する。
この枠組みは、量的緩和(QE)と金に支えられた金融体制、そして量子のような統一的な定式化の下で、ミクロ経済の信用創造を含むマクロ経済現象をうまく捉えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-15T05:37:15Z) - Critical Mathematical Economics and Progressive Data Science [0.0]
本稿では,経済政策における論争の数学的・モデル論的基礎に焦点をあてる。
「我々の見方では、数学は規制されていない市場を正当化するために主流の経済学で部分的に誤用されている。」
第2部の目的は、現代数学や計算機科学の材料を用いたヘテロドックスモデルの改良と拡張である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-09T20:13:38Z) - Nonparametric Partial Disentanglement via Mechanism Sparsity: Sparse
Actions, Interventions and Sparse Temporal Dependencies [58.179981892921056]
この研究は、メカニズムのスパーシティ正則化(英語版)と呼ばれる、アンタングルメントの新たな原理を導入する。
本稿では,潜在要因を同時に学習することで,絡み合いを誘発する表現学習手法を提案する。
学習した因果グラフをスパースに規則化することにより、潜伏因子を復元できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T02:38:21Z) - Relational Causal Models with Cycles:Representation and Reasoning [16.10327013845982]
フィードバックループによるリレーショナルシステムを理解するための新しい基準であるリレーショナル$sigma$-セパレーションを導入する。
我々は$sigma$-AGGの完全性に必要な条件を示し、リレーショナル$sigma$-セパレーションは任意の長さの1つ以上のサイクルの存在下で健全かつ完備であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-22T07:37:17Z) - Discovering Latent Causal Variables via Mechanism Sparsity: A New
Principle for Nonlinear ICA [81.4991350761909]
ICA(Independent component analysis)は、この目的を定式化し、実用的な応用のための推定手順を提供する手法の集合を指す。
潜伏変数は、潜伏機構をスパースに正則化すれば、置換まで復元可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-21T14:22:14Z) - Out-of-time-order correlations and the fine structure of eigenstate
thermalisation [58.720142291102135]
量子情報力学と熱化を特徴付けるツールとして、OTOC(Out-of-time-orderor)が確立されている。
我々は、OTOCが、ETH(Eigenstate Thermalisation hypothesis)の詳細な詳細を調査するための、本当に正確なツールであることを明確に示している。
無限温度状態における局所作用素の和からなる可観測物の一般クラスに対して、$omega_textrmGOE$の有限サイズスケーリングを推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-01T17:51:46Z) - On dissipative symplectic integration with applications to
gradient-based optimization [77.34726150561087]
本稿では,離散化を体系的に実現する幾何学的枠組みを提案する。
我々は、シンプレクティックな非保守的、特に散逸的なハミルトン系への一般化が、制御された誤差まで収束率を維持することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-15T00:36:49Z)
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。