R’enyi伝達エントロピーによる時系列における因果推論【JST・京大機械翻訳】

Jizba Petr; Lavicka Hynek; Tabachova Zlata

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207133636470 整理番号：22P0308057

R’enyi伝達エントロピーによる時系列における因果推論【JST・京大機械翻訳】

Causal inference in time series in terms of R\'enyi transfer entropy

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発行年： 2022年03月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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観測データからの因果関係のない因果関係は,非線形時系列解析の大きな課題の1つである。本論文では,R’enyi情報測度として知られる情報理論的概念の助けを借りて,このトピックについて議論する。特に,R’enyi転送エントロピーに関して二変量時系列間の方向情報フローに取り組んだ。R’enyi αパラメータを適切に選択することにより,基礎となる分布の選択部分間でのみ移動する情報を制御できることを示した。言い換えれば,スパイクや突然のジャンプのような”ブラックスワン”事象の知識が重要な重要性を持つ,時系列における因果的相互依存性を定量化するための特に強力なツールを提供する。この接続において,Gauss変数に対して,Granger因果律とR’enyi移動エントロピーは,完全に等価であることを証明した。さらに,この結果を重い尾のα-Gauss変数に部分的に拡張した。これらの結果は,データ駆動因果推論に対する自己回帰とR’enyiエントロピーベース情報理論的アプローチの間の接続を確立することができる。著者らの直感を助けるために,著者らはLeonenkoらエントロピー推定子を採用して,2つの一方向結合R「oslerシステム」から作り出される二変量時系列の間のR’enyi情報フローを分析して,著者らはR’enyi移動エントロピーが同期の閾値を検出することができるだけではなく,カオス相関と同期閾値の領域の間に存在する過渡状態の構造への非自明な洞察も提供することを見出した。さらに,R’enyi移動エントロピーから,結合の方向と因果関係を信頼性良く推論し,結合強さは,遷移領域の開始値,すなわち,2つのR”osler系が連結された場合,しかし,同期にはまだ入っていない。【JST・京大機械翻訳】

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システム・制御理論一般

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