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J-GLOBAL ID：202102275362869406   整理番号：21A2894869

ニューラルネットワークによるLyapunov指数スペクトルの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluating Lyapunov exponent spectra with neural networks

著者 (2件)： Maus A. (Computer Sciences Department, University of Wisconsin, 1513 University Avenue, Madison, WI 53706, United States) ,  Sprott J.C. (Physics Department, University of Wisconsin, 1150 University Avenue, Madison, WI 53706, United States)
資料名： Chaos, Solitons & Fractals  (Chaos, Solitons & Fractals)
巻： 51  ページ： 13-21  発行年： 2013年 
JST資料番号： W0310A  ISSN： 0960-0779  CODEN： CSFOEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オリジナルシステムより大きい次元で実験データを埋め込むとき,偽Lyapunov指数を同定し,除去するための離散相互相関を用いる方法を導入した。この方法は,時系列の多重インスタンスまたは単一時系列のモデリングによって生成された計算指数値の分布を用いる。このタスクのために,グローバルモデルは,Henonマップから取った時系列に伝統的に使用される局所モデル,特に時系列が短いか,あるいは雑音によって汚染されているとき,遅れたHenonマップを,従来のものに比較できる。グローバルモデリングの付加的メリットは,アトラクタ次元,エントロピー,および遅れ空間のような元のシステムの動的および幾何学的特性を推定する能力であり,一方,大域的モデルを訓練するためには考慮されなければならない。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  雑音 ,  *ニューラルネットワーク ,  *スペクトル ,  多重化 ,  アトラクタ
準シソーラス用語： *Lyapunov指数 ,  相互相関 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  Lyapunov指数 ,  スペクトル ,  評価