- Date: 21 May. (Thu.)
- Place: West Wing, 6th floor, Colloquium Room and on the Web (zoom)
- Time: 16:50-18:20
- Speaker : Naoki Masuda (University of Michigan)
- Title: 高次ネットワーク上の意見形成確率モデル
- Abstract:
本講演では、まず、ネットワーク科学という研究分野の簡単な紹介を行う。次に、いくつかの種類の高次ネットワーク上の進化ダイナミクスの研究について紹介する。進化ダイナミクスは、本研究の範囲で言えば、平たく言うと、集団意見形成ダイナミクスを表す確率過程である。高次ネットワークとしては、近年のネットワーク科学で盛んに研究されている構造でもあるハイパーグラフ、多層ネットワーク、テンポラル（＝ネットワーク自体が時間変化する）・ネットワークを考える。（逆に、高次でないネットワークは、典型的なネットワーク、すなわち数学で言う「グラフ」のことを表す。）これらの高次ネットワーク上での上記確率過程の振る舞いは、典型的なネットワークの上での同じ確率過程と比べてかなり異なる。具体的には、ネットワークが進化の「増幅器」でありやすいか、「抑制器」でありやすいか、が異なる。このことを、マルチンゲール解析、数値計算などによって示す。
日本語
English