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超图上马尔可夫过程的平均场近似的准确性准则

Accuracy criterion for mean field approximations of Markov processes on hypergraphs

Illes Horvath, Daniel Keliger

AI总结:

本文为具有良好分布底层网络结构的局部密度依赖马尔可夫人口过程提供了NIMFA的误差界限,证明了当顶点邻居较多时该近似准确,并扩展至超图上的多体相互作用。

摘要:

我们为具有良好分布底层网络结构的局部密度依赖马尔可夫人口过程提供了N交织平均场近似(NIMFA)的误差界限,表明当典型顶点有许多邻居时NIMFA是准确的。该结果证明了在特定条件下,流行病学、统计物理学和意见动力学文献中使用的一些最常见的近似是合理的。我们允许超过2个个体之间的相互作用,并相应地采用底层超图结构。

英文摘要:

We provide error bounds for the N-intertwined mean-field approximation (NIMFA) for local density-dependent Markov population processes with a well-distributed underlying network structure showing NIMFA being accurate when a typical vertex has many neighbors. The result justifies some of the most common approximations used in epidemiology, statistical physics and opinion dynamics literature under certain conditions. We allow interactions between more than 2 individuals, and an underlying hypergraph structure accordingly.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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