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J-GLOBAL ID：202002270090187049   整理番号：20A2754724

Hill指数複雑性測度による時系列の動力学のキャラクタリゼーション【JST・京大機械翻訳】

Characterizing dynamics of time series via Hill-index complexity measure

著者 (3件)： Peng Kun (Department of Mathematics, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, People’s Republic of China) ,  Shang Pengjian (Department of Mathematics, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, People’s Republic of China) ,  Yin Yi (School of Mechanical, Electronic and Control Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, People’s Republic of China)
資料名： Chaos  (Chaos)
巻： 30  号： 11  ページ： 113139-113139-20  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0550A  ISSN： 1054-1500  CODEN： CHAOEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時系列の序列パターンは,根底にあるプロセスの動特性に関する多様な情報を提供する。順序記号的アプローチによって,最近,置換ベースのHillの多様度指数を複雑なシステム解析のための有用なツールとして提案した。しかし,この方法は不確実性の展望からシステムの複雑性をちょうど測定するが,システムダイナミックスの根底にある構造情報はほとんど捉えられない。この欠陥を克服するために,本論文はHill指数複雑性測度(HICM)を導入した。数値的応用は,提案したHICMが従来の統計的複雑性測度(SCM)より大きな識別力を持つことを示唆した。パラメータrによって,非常に類似した動力学を有するカオス系の間でさえ,HICMは,SCMによってほとんど達成できない明確な識別をすることができた。そのうえ,適切なrを有するHICMは,SCMよりノイズに対して比較的ロバストである。金融市場への経験的応用において,本論文で採用したアプローチは,株式市場開発の段階を区別することができた。動的時間ラッピング距離に基づく多次元スケーリングと組み合わせて,この方法は株式市場動力学の間の潜在的類似性を明らかにし,これらの世界指標の精密な分類を与えることができた。Copyright 2020 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  不確実性 ,  ラッピング ,  株式市場 ,  システム解析 ,  システムダイナミックス ,  無秩序系 ,  *高次元 ,  類似性 ,  キャラクタリゼーション ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 複雑性 ,  金融市場 ,  *複雑性測度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  計算理論  (JB02000A) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 指数 ,  複雑性測度 ,  時系列 ,  動力学 ,  キャラクタリゼーション