偏相関解析による非線形ダイナミカルシステムの結合形態の推定
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概要
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我々の身の周りには,複数の要素が相互作用することで,複雑な挙動を示すシステムが数多く存在する.これらの複雑システムから観測される多次元時系列データのみを用いて,システムの構成要素間の結合形態を推定することはシステムをモデル化するうえで重要な情報となる.本稿では,非線形ダイナミカルシステムの構成要素間の結合形態を推定するために,偏相関解析を導入する.具体的には,エノン写像,カオスニューラルネットワーク,ダフィング方程式を対象として,各モデルから観測される時系列データのみを用いることで,構成要素間の結合形態を推定を行った.数値実験の結果,いずれのモデルにおいても,結合形態を高精度に推定することができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-01-14
著者
-
内田 淳史
埼玉大学大学院理工学研究科数理電子情報部門
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科研究部数理電子情報部門
-
内田 淳史
埼玉大学大学院 理工学研究科
-
黒田 佳織
埼玉大学大学院理工学研究科
-
内田 淳史
埼玉大学大学院理工学研究科
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科:埼玉大学総合研究機構脳科学融合研究センター
-
池口 徹
Graduate School Of Science And Engineering Saitama University:brain Science Institute Saitama Univer
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科
-
内田 淳史
埼玉大学大が金理工学研究科数理電子情報部門
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