Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Super-Poissonian Statistics In Traffic Flow

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F20%3A00347538" target="_blank" >RIV/68407700:21340/20:00347538 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85082391021&partnerID=40&md5=03a9ad5cd9e27e95ab7bd668b0effc23" target="_blank" >https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85082391021&partnerID=40&md5=03a9ad5cd9e27e95ab7bd668b0effc23</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Super-Poissonian Statistics In Traffic Flow

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We utilize number variance, a statistical tool originating from Random Matrix Theory, to investigate the nature and level of correlation among vehicles in real road two-lane traffic data. We show that while for both fast and slow lane the number variance is non-Poissonian, indicating a strong correlation between vehicles, the nature of the correlation itself differs lane by lane considerably. For the slow lane, the number variance exhibits a sub-Poissonian behaviour, similar to a short-ranged Dyson gas, and follows the predictions of Random Matrix Theory. For the fast lane, however, the number variance enters for certain densities a super-Poissonian regime, indicating that the system can’t be described by a short-ranged repulsive interaction only. We further show that the systems behaviour can be explained by a so called “vehicle bunching” effect, which is a result of lane-change behaviour originating in the slow lane, and which has remarkable similarities to an effect observed in thermal light photon counting experiments in quantum optics.

  • Název v anglickém jazyce

    Super-Poissonian Statistics In Traffic Flow

  • Popis výsledku anglicky

    We utilize number variance, a statistical tool originating from Random Matrix Theory, to investigate the nature and level of correlation among vehicles in real road two-lane traffic data. We show that while for both fast and slow lane the number variance is non-Poissonian, indicating a strong correlation between vehicles, the nature of the correlation itself differs lane by lane considerably. For the slow lane, the number variance exhibits a sub-Poissonian behaviour, similar to a short-ranged Dyson gas, and follows the predictions of Random Matrix Theory. For the fast lane, however, the number variance enters for certain densities a super-Poissonian regime, indicating that the system can’t be described by a short-ranged repulsive interaction only. We further show that the systems behaviour can be explained by a so called “vehicle bunching” effect, which is a result of lane-change behaviour originating in the slow lane, and which has remarkable similarities to an effect observed in thermal light photon counting experiments in quantum optics.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10102 - Applied mathematics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    19th Conference on Applied Mathematics Aplimat 2020 proceedings

  • ISBN

    978-80-227-4983-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    930-941

  • Název nakladatele

    Slovak University of Technology

  • Místo vydání

    Bratislava

  • Místo konání akce

    Bratislava

  • Datum konání akce

    4. 2. 2020

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku