集体动物行为中因果信息流的推断
定量方法
2017-01-02 v2 信息论
动力系统
math.IT
种群与进化
摘要
理解甚至定义何为动物相互作用仍然是一个具有挑战性的问题。相关性工具可能不适用于检测表现出非线性行为的大量智能体之间的通信。另一种方法是根据直接因果信息流的信息论信道来定义协调运动。在这项工作中，我们考虑通过摇蚊(Chironomus riparius)物种的光学追踪实验方案获得的时间序列数据。这些数据构成了昆虫飞行轨迹和运动学的重建三维空间轨迹。我们提出了最优因果熵(oCSE)原理的应用，以识别昆虫之间的直接因果关系或信息信道。由oCSE推断的信道集合描述了群内信息流网络。我们发现，在空间上长距离的信息信道比在因果信息流应是空间局部化的假设下预期的更为常见。本文开发的工具具有通用性，适用于在各种自然环境中推断和研究相互通信网络。
引用
@article{arxiv.1606.01932,
title = {Inference of Causal Information Flow in Collective Animal Behavior},
author = {Warren M. Lord and Jie Sun and Nicholas T. Ouellette and Erik M. Bollt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.01932},
year = {2017}
}
备注
To appear in TMBMC special issue in honor of Claude Shannon's 100th Birthday