講演抄録/キーワード |
講演名 |
2008-03-27 15:00
ネットワーク定量化指標を用いたカオス時系列の解析 ○島田 裕・池口 徹(埼玉大) NLP2007-161 |
抄録 |
(和) |
我々の周りには,複雑な振る舞いを示す現象が多数存在する.例えば,株価の変動や生物の個体数の増減,
気象の変化などである.これらの現象が示すカオス的振る舞いを定量化することは,予測や制御の観点からも重要で
ある.そこで,本稿では,決定論的非線形力学系から生じるカオス的な振る舞いを複雑ネットワーク的観点から定量
化するための新しい手法を提案する.提案手法では,まず始めに,アトラクタからネットワークを構成する.次に,
このネットワークに対し,複雑ネットワークの分野にて用いられる定量化尺度を適用する.これにより,構成された
ネットワークを通じて,カオス的アトラクタの有する力学的特徴を定量化する.その際,提案手法を評価するために,
数理モデル,ノイズを含んだ数理モデルに対して計算機シミュレーションを行った.実験の結果,カオスアトラクタ
から構成したネットワークでは,複雑ネットワークの特徴の1 つであるスモールワールド性を確認することができた. |
(英) |
Complex phenomena are ubiquitous in the real world, for example, fluctuation of financial indices in a
stock market, population of a species in a local community, and change of weather condition. In this report, we
propose a new method to quantify the deterministic chaos using the measures of the complex network theory. The
basic idea of our proposed method is that attractors of nonlinear dynamical systems and networks are characterized
by a two–dimensional matrix. First, we construct a recurrence plot from an attractor. Next, we use the recurrence
plot as an adjacent matrix of a network. Then, we evaluated the clustering coefficients and the characteristic path
length of the network. As a result, we confirmed that the constructed networks from the chaotic systems show the
small world property. |
キーワード |
(和) |
非線形時系列解析 / 複雑ネットワーク解析 / リカレンスプロット / カオス時系列解析 / / / / |
(英) |
Nonlinear Time Series Analysis / Complex Network Analysis / Recurrence Plot / Chaotic Time Series Analysis / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 560, NLP2007-161, pp. 43-48, 2008年3月. |
資料番号 |
NLP2007-161 |
発行日 |
2008-03-20 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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