Uncovering higher-order interactions from memory in observed dynamics
観測された力学から記憶に基づく高次相互作用を検出する手法
国際機会要約
複雑系における集団的な相互作用はハイパーグラフなどの高次構造で表現されるが、観測された系の時間変化だけから、それが高次相互作用によるものか単なる対間相互作用の経路依存性かを区別するのは難しい。本研究は隠れマルコフモデル（hidden Markov model）を用い、ノードのラベルなし時系列のみから高次相互作用の有無を推定する手法を提案する。
機会の側から考える
複雑ネットワークの解析に新たな識別手法が加わり、感染拡大や情報伝播などの過大・過小評価されていた構造要因を見直す契機となりうる。
記事に書かれた事実ではなく、読む人が考えるための問いかけです。キーワード
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