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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Long Memory Behavior for Simulated Chaotic Time Series 시뮬레이션된 혼돈 시계열에 대한 장기 메모리 동작

Dominique GUEGAN

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요약 :

현재 장기 기억 행동은 확률론적 과정과 연관되어 있습니다. FARIMA 프로세스와 같은 다양한 모델로 모델링할 수 있습니다. k- GARMA 프로세스 또는 프랙탈 브라운 운동을 고려합니다. 반면, 초기 조건에 대한 민감성과 어트랙터의 존재를 특징으로 하는 혼돈 시스템은 일반적으로 그 동작이 무작위 백색 잡음에 가까운 것으로 가정됩니다. 여기서 우리는 장기 기억 프로세스를 차원 1 또는 상위 차원에 정의된 잘 알려진 혼돈 시스템에 맞게 조정할 수 있는 이유를 보여줍니다. 이 새로운 접근 방식을 사용하면 혼돈 시스템과 관련된 불변 측정을 다른 방식으로 특성화하고 장기 예측 방법을 제안할 수 있습니다. 즉, 많은 적용 분야에서 응용 프로그램을 찾는 두 가지 속성입니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E84-A No.9 pp.2145-2154
발행일
2001/09/01
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Nonlinear Theory and its Applications)
범주
혼돈과 역학

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