Excess demand in public transportation systems: The case of Pittsburgh's Port Authority
この論文は、満員により乗車できなかった乗客のデータ欠損(検閲)を補正するポアソン回帰モデルを用いた枠組みを提案し、ピッツバーグの公共交通システムにおける潜在的な超過需要を推定する手法を確立したものである。
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この論文は、満員により乗車できなかった乗客のデータ欠損(検閲)を補正するポアソン回帰モデルを用いた枠組みを提案し、ピッツバーグの公共交通システムにおける潜在的な超過需要を推定する手法を確立したものである。
この論文は、極端な暑さのリスクを評価するために、永続ホモロジーを用いた冷却センターの被覆ギャップの分析と、従来の熱脆弱性指数(HVI)を組み合わせることで、より包括的な脆弱性評価を実現する手法を提案し、4 つの都市で検証したことを示しています。
この論文は、修正された Maki-Thompson モデルを用いて、自然な伝播と人工的な注入を区別する検出手法(自己相関の振動パターンに基づく)を確立し、ネットワーク上の特定位置への介入によって噂の寿命を制御可能であることを示しています。
この論文は、米国の選挙データを照合した二重ランダム場モデルを用いて、特定の選挙費用閾値を超えると有者の同質的相互作用が無視され、選挙結果がキャンペーンの支持率に依存する極端な分極状態へ遷移し、さらにヒステリシス領域が存在することを実証的に示しています。
この論文は、1〜100 eV の中性子エネルギー領域における共鳴透過分析(NRTA)を用いた携帯型中性子飛行時間システムを開発し、2 時間以内の測定で高濃縮ウランや劣化ウラン、反応炉級プルトニウムなどの特殊核物質の同位体組成を 5〜6% の精度で特定できることを実証したものである。
この論文は、確率過程で学習したニューラルネットワークの重み行列をポートフォリオ配分行列と同一視し、SGD の力学をポートフォリオ動学と結びつける「スペクトルポートフォリオ理論」を構築することで、異なる wealth 動力学モデルを統一的なスペクトル基礎に統合し、ポートフォリオ設計や税制分析への応用を可能にします。
この論文は、ネットワークトポロジーを連続微分可能な対象として扱う AI 駆動の最適化フレームワーク「GradNet」を提案し、制約付き最適化によって同期や社会分断などの機能的目標を達成する際に、従来のネットワーク科学で観測される特徴的な構造が自発的に現れることを示すことで、ネットワークの設計と分析を統合する新たなパラダイムを提示しています。
本論文は、幾何学的不均一ランダムグラフにおける多数決モデルのシミュレーションと平均場理論解析を通じて、複雑なネットワークの幾何学構造が意見の境界を安定化させ、社会的な意見の多様性を維持するメカニズムを明らかにしたものです。
この論文は、軟物質から機械学習に至る多様な科学分野に根ざした共通の方法論のセットを提案し、複雑な食料システムにおける構造化と無秩序性の特定、臨界点や急激な不安定性に基づく将来の移行予測、そして介入前後の情報抽出を通じて、気候変動下での食料システムとその関連システムの再設計と緩和策を支援することを目的としています。
この論文は、プライバシー保護により入手困難な詳細なネットワークデータに依存することなく、銀行と企業の貸借対照表情報から経済の多層構造を再構築し、企業間から銀行間へのショック伝播をシミュレートすることで、システムリスクを評価する統合フレームワークを提案し、イタリア経済のデータを用いてその有効性を実証しています。
この論文は、量子重ね合わせやエンタングルメントなどの量子特性を活用して合意形成を記述する量子モデルを開発し、IBM の量子デバイスを用いた検証を通じて、複雑な社会システムにおける集団行動のシミュレーションにおける量子コンピューターの可能性を示しています。
この論文は、Stockfish による評価と情報理論に基づく指標を用いて Chess960 の全 960 種類の初期配置を分析し、先手有利が普遍的である一方で戦略的複雑さや決定の非対称性は配置によって大きく異なり、古典的なチェスの初期配置が複雑さやバランスの極値ではないことを明らかにしています。
トランプ政権が 2026 年に提案した連邦研究資金の削減は、確率モデルを用いた分析により、多くの R1 大学で研究活動が維持不可能な水準に陥る「イノベーションの冬」を招き、質の高い研究や博士課程の存続を脅かす深刻な影響を及ぼす可能性があると結論付けられています。
この論文は、ランドウアーの原理やシャノンの情報理論などの物理的・経済的枠組みを用いて AI 計算(トークン)の限界を定量化し、単なる計算量の拡大ではなく「どの問いが価値あるか」という方向性の問題こそが AI 発展の決定的な制約であることを示唆しています。
この論文は、幾何学的分枝成長法と幾何学的再正規化法を用いてマウス視交叉上核の機能ネットワークを多スケールに拡張・縮小した結果、平均次数が支配的な要因でありクラスタリングの自己相似性が崩れてもリズムは頑強に維持されることを示し、合成モデルとは異なり実在する視交叉上核ネットワークではサイズ依存性が観測されないことを明らかにした。
本研究は、ベイズ構造時系列分析を用いた因果推論により、インドネシア・モロワリ工業団地におけるニッケル精製施設の急激な拡張が、沿岸域の海水透明度を低下させ、サンゴ礁生態系に潜在的な脅威をもたらしたことを初めて定量的に実証したものである。
この論文は、都市の非平衡な拡大プロセスを記述するために統計物理学から借用した偏微分方程式(PDE)フレームワークを提案し、リモートセンシング、都市経済学、複雑系科学を統合した動的なモデル構築に向けた研究課題を提起しています。
この論文は、ピアノ音楽のネットワーク表現において、単一特徴量による圧縮表現が学習容易な高い不確実性を示す一方で、多特徴量による豊かさは状態空間の拡大とモデル誤差の増大を招くという構造の豊かさと通信効率の間のトレードオフを明らかにし、聴衆の現実的な期待形成にどの表現が適しているかを論じています。
この論文は、個人利益、制度的罰則、社会的制裁を考慮した数理モデルを用いて、社会規範違反の持続性を分析し、社会的フィードバックの性質(正または負)に応じて、社会秩序が不連続または連続的な相転移を起こすメカニズムを解明したものである。
蓄積富の最小値に基づく報酬スケーリングにより、協力者と不誠実者の境界で富の勾配が不連続に遷移し、その急激な増大が協力の支配を促進するという、温度が高いほど効果的な新たなメカニズムを提唱した研究です。