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J-GLOBAL ID：202202278153982960   整理番号：22A1093911

新しい複雑性測度:粒子指数に基づく修正離散一般化過去エントロピー【JST・京大機械翻訳】

A new complexity measure: Modified discrete generalized past entropy based on grain exponent

著者 (2件)： Li Sange (Department of Mathematics, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Shang Pengjian (Department of Mathematics, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)
資料名： Chaos, Solitons & Fractals  (Chaos, Solitons & Fractals)
巻： 157  ページ： Null  発行年： 2022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： 本論文では,複素動的系を解析するために,粒子指数(GE-MDGPE)に基づく修正離散一般化過去のエントロピーを提案した。Gaoらは,2019年に振動ベース粒子指数(O-DGPE)法に基づく離散一般化過去のエントロピーを提案し,それは時系列の不確実性の良い尺度であることを証明した。しかし,いくつかの特別なシステムを特徴づけるとき,O-DGPEの有効性のようないくつかの欠点がある。したがって,これらの欠点を解決するため,複雑なシステムをより良く特性化できるGE-MDGPEを提案するために,O-DGPE法を一般化する。提案方法を認定するために2つの人工モデル(ロジスティックマップ,Henonマップ)を使用する間,著者らは,方式がO-DPGEよりより正確にシステムを特性評価することができて,周期的システムとカオスシステムを効果的かつ敏感に識別できることを発見した。さらに,提案した方法に対するパラメータβとjの影響を論じた。最後に,著者らは,6つの指数から抽出する金融シリーズを分析するために,提案した方法を適用した:三つのU.S.株指数と3つの中国の株指数。結果は,この方法が開発の異なるレベルの株式市場を明確に区別することができ,米国市場と香港市場が中国本土市場より成熟していることを示す。Copyright 2022 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 ,  不確実性 ,  動的系 ,  中華人民共和国 ,  香港 ,  株式市場 ,  金融 ,  無秩序系 ,  パラメータ ,  キャラクタリゼーション ,  有効性 ,  ロジスティック写像
準シソーラス用語： *複雑性測度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 離散一般化過去エントロピー ,  粒子指数 ,  ロジスティックマップ ,  Henonマップ ,  金融シリーズ

分類 (2件)： 強い相互作用の模型  (BF02040W) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 複雑性測度 ,  指数 ,  一般化 ,  過去 ,  エントロピー