비정상 카운팅 과정에서의 시간 변동 스케일링
본 논문은 이벤트 카운팅 과정에서 평균과 분산 사이에 나타나는 파워법칙(스케일링 법칙)이 짧은 시간 창에서도 유효함을 보이고, 비정상(시간에 따라 변하는) 이벤트 시퀀스에서도 동일한 스케일링 지수를 추정할 수 있는 방법을 제안한다. renewal 과정 가정을 이용해 이론을 전개하고, 시뮬레이션(정상·비정상, LIF 뉴런 모델)으로 검증하였다.
저자: Shinsuke Koyama
본 논문은 이벤트 카운팅 과정에서 관찰되는 변동 스케일링 법칙을 비정상(시간에 따라 강도가 변하는) 상황에서도 적용 가능하도록 확장하고, 짧은 시간 창에서도 해당 법칙이 유효함을 이론·시뮬레이션으로 증명한다.
먼저, 변동 스케일링 법칙을 “분산이 평균의 β 제곱에 비례한다”는 형태 V(N_t)/t ∝
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