相互情報量を保持するサロゲートデータを用いたカオスノイズの組合せ最適化への有効性の解析
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概要
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We propose a novel algorithm for making surrogate data sets, which preserves mutual information of the original data approximately. Although several algolithms for making surrogate data sets were already proposed [1, 2, 3], only preserve empirical histograms and autocorrelation, our novel algorithm also preserves mutual information [4, 5]. We apply this novel algorithm to an analysis on the additive effects of chaotic noise for combinatorial optimization.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
著者
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