G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 17/00 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01) G06F 19/00 (2011.01)
Patent
CA 2724673
Time-course data with an underlying causal structure may appear in a variety of domains, including, e.g., neural spike trains, stock price movements, and gene expression levels. Provided and described herein are methods, procedures, systems, and computer-accessible medium for inferring and/or determining causation in time course data based on temporal logic and algorithms for model checking. For example, according to one exemplary embodiment, the exemplary method can include receiving data associated with particular causal relationships, for each causal relationship, determining average characteristics associated with cause and effects of the causal relationships, and identifying the causal relationships that meet predetermined requirement(s) as a function of the average characteristics so as to generate a causal relationship. The exemplary characteristics associated with cause and effects of the causal relationships can include an associated average difference that a cause can make to an effect in relation to each other cause of that effect.
Selon linvention, des données de décours temporel avec une structure causale sous-jacente peuvent apparaître dans une variété de domaines, y compris des trains dimpulsions neurales, des mouvements des cours des actions et des taux dexpression de gène, par exemple. Linvention concerne des procédés, des méthodes, des systèmes et un support accessible par ordinateur pour déduire et/ou déterminer la cause dans des données au cours du temps sur la base dune logique temporelle et dalgorithmes de vérification de modèle. Par exemple, selon un mode de réalisation, lexemple de procédé peut comprendre la réception de données associées à des relations causales particulières, pour chaque relation causale, la détermination de caractéristiques moyennes associées à la cause et effet des relations causales, et lidentification des relations causales qui satisfont une ou des exigences prédéterminées en fonction des caractéristiques moyennes de façon à générer une relation causale. Les exemples de caractéristiques associées à la cause et effet des relations causales peuvent inclure une différence moyenne associée quune cause peut avoir sur un effet en relation avec chaque autre cause de cet effet.
Kleinberg Samantha
Mishra Bhubaneswar
New York University
Smart & Biggar
LandOfFree
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