無相関入力によりサブネットワークに生成する相関(脳活動の計測と解析,生命現象の非線形性,一般)
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概要
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少数ノードから構成されるサブブーリアンネットワークの動作特性解析法を提案する.具体的には,3ノードから構成される12種のサブネットワークに数値的にランダムで無相関な2進列を入力状態として与え,各ノードからの出力状態を求めた.この出力状態から出力確率,エントロピー,ノード間の出力相関(相互情報量)を求め,サブネットワークの入出力特性とした.これらの特性は,サブネットワークの構造とノードに対するブール関数の配置に依存して変化した.本方法によりサブネットワークの構造と動的な性質の関係を知ることができる.全てのブール関数の配置の組み合わせの平均値から,そのサブネットワークにおける平均的な特性を求めることができ,その結果から,12種のサブネットワークにおいて平均出力確率は全て同じであり,エントロピーには大差はなかったが,相互情報量はサブネットワーク構造に強く依存した.特に分岐構造を内在するサブネットワークにおいて,大きい相互情報量が得られた.これらの結果は,遺伝子重複がネットワークの進化において重要であることと一貫性がある.
- 2009-07-06
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