원형큐 예제

예상대로, 다이어그램의 대부분은 인수의 의미있는 공간 클러스터링의 일종을 보여줍니다 : 그들은 반대 인수, 동일한 하위 토픽의 클러스터 인수 (도 4b, d는 클러스터링의 두 가지 유형의 조합의 예입니다) 또는 넣어에서 프로 인수를 분리 함께 같은 하위 토픽에서 인수에 찬성 인수 (그림 4a는 예입니다). 세 개의 다이어그램은 인수의 의미 있는 군집화(그림 4c가 예시)를 나타내지 않았습니다. 이항 테스트는 군집 비율이 기회, p = .003에 따라 예상보다 높았다는 것을 나타냈습니다. 프라이밍의 한 예는 어린 시절 게임 사이먼 말한다. 사이먼은 프라이밍 때문에 선수들을 속일 수 있습니다. “사이먼은 코를 만지라고 한다”, “사이먼은 귀를 만지라고 한다”라고 말함으로써 참가자들은 “사이먼이 말하는” 방향을 따를 준비를 하고, 그 문구가 생략될 때 미끄러질 가능성이 있습니다. 원형 앙상블에서 매트릭스 요소의 제품의 평균은 Weingarten 함수를 사용하여 계산할 수 있습니다. 행렬의 큰 차원의 경우 이러한 계산은 비실용적이되고 숫자 방법이 유리합니다. 예를 들어 지니버 매트릭스에서 QR 분해를 수행하여 원형 앙상블에서 임의 행렬을 생성하는 효율적인 알고리즘이 존재합니다. [3] 게슈탈트 이론은 사람들이 잘 형성과 균형을 검색하는 일반적인 경향에 순종하는 것으로 예측할 것이고, 그 결과 인수 다이어그램에 대한 불규칙한 기하학적 형태가 아닌 잘 형성된 정사각형 또는 원 모양이 생성됩니다. 또한, 페이지의 공간은 종종 실제 공간을 닮은 사용, 즉, 지상에 있는 것들은 페이지의 하단에 배치되고 하늘에 있는 것들은 위에 놓입니다.

더 추상적인 개념은 종종 은유 (Tversky 2011)를 사용하여 문자 그대로의 공간을 따릅니다. 관점이 공간에서 특정 위치에 있을 필요는 없지만, 그 위치는 `주제는 논쟁의 중심`(Lakoff와 Johnson 1980)과 같이 논쟁에서 언어에 사용되는 공간 적 은유를 따를 수 있습니다. 수평, 수직 및 중앙 주변 : 순서의 세 가지 차원을 구별 할 수있다. 후자는 종종 더 중요하지 않은 중요한 정보와 관련이 있으며, 우리의 눈이 작동하는 방식을 반영, 중심에 가장 시력의 포인트와 (Ware 2008). 인수의 중심 개념으로 관점의 은유와 결합, 그것은 중간에 관점과 그 주위에 인수와 웹 같은 인수 시각화로 이어질 것입니다.

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