| 講演名 | 2019-01-23 制約付ランダムシャッフルサロゲートデータを用いたカオス的マーク付き点過程の解析法について 山本 紘平(東京理科大), 島田 裕(埼玉大), 池口 徹(東京理科大), |
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| 抄録(和) | マーク付き点過程データとは，離散的なイベント時系列に何らかの情報が付与された点過程である． 具体的には，地震活動，神経活動，金融市場での値動きなどがある． 本稿では，これらのマーク付き点過程データに対し，その予測限界を調査するための新たな手法として， 制約付ランダムシャッフルサロゲートデータを用いた手法を提案する． この提案手法を4つのマーク付点過程データに対し適用した．このうち二つは，Lorenz方程式とR"{o}ssler方程式 から得られた決定論性を有するデータである．もう一つは，イベント発生間隔が指数分布に従い， マークの値が一様乱数に従うランダムな特徴を持つデータである．最後は， 周期的な特徴を持つ時系列を等間隔にサンプリングすることで作成したデータである．これら4つの マーク付き点過程データに対し提案手法を適用し，提案手法の有効性を調査した． また，非線形力学系の軌道不安定性を定量化する指標として 知られているリアプノフ指数との推定と提案手法の間に対応関係があるか調査した結果も併せて報告する． |
| 抄録(英) | Marked point process data refer to a time series of discrete events with additional information. For example, seismic activities, neural activities, price movements on financial markets are typical examples of the marked point process data. In this report, we propose a method of constrained random shuffle surrogate data as a new method to investigate the prediction limit for these marked point process data. We applied the proposed method to the four kinds of marked point process data. The first and second data have deterministic features. These data are obtained from the Lorenz and the R"{o}ssler systems. The third data have randomness feature. The fourth data have periodic feature. In addition, we report the correspondence between the proposed method and the maximum Lyapunov exponent which is an index of orbital instability and an existing measure to investigate prediction limits. |
| キーワード(和) | 非線形時系列解析 / マーク付点過程 / リカレンスプロット / サロゲートデータ |
| キーワード(英) | Nonlinear time series analysis / marked point process data / recurrence plot / surrogate data |
| 資料番号 | NLP2018-101 |
| 発行日 | 2019-01-16 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP / NC |
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| 開催期間 | 2019/1/23(から2日開催) |
| 開催地（和） | 北海道大学 百年記念会館 |
| 開催地（英） | The Centennial Hall, Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化，一般 |
| テーマ（英） | General Implementation of Neuro Computing, Analysis and Modeling of Human Science, etc. |
| 委員長氏名（和） | 高橋 規一(岡山大) / 平田 豊(中部大) |
| 委員長氏名（英） | Norikazu Takahashi(Okayama Univ.) / Yutaka Hirata(Chubu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 黒川 弘章(東京工科大) / 庄野 逸(電通大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroaki Kurokawa(Tokyo Univ. of Tech.) / Hayaru Shouno(UEC) |
| 幹事氏名（和） | 山内 将行(広島工大) / 木村 貴幸(日本工大) / 吉川 大弘(名大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) |
| 幹事氏名（英） | Masayuki Yamauchi(Hiroshima Inst. of Tech.) / Takayuki Kimura(Nippon Inst. of Tech.) / Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) / Junichiro Yoshimoto(NAIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 木村 真之(京大) / 島田 裕(埼玉大) / 稲垣 圭一郎(中部大) / 篠崎 隆志(NICT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masayuki Kimura(Kyoto Univ.) / Yutaka Shimada(Saitama Univ.) / Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) / Takashi Shinozaki(NICT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | ENG-JTITLE |
| タイトル（和） | 制約付ランダムシャッフルサロゲートデータを用いたカオス的マーク付き点過程の解析法について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An analysis on chaotic marked point process using constrained random shuffled surrogate data |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非線形時系列解析 / Nonlinear time series analysis |
| キーワード(2)（和/英） | マーク付点過程 / marked point process data |
| キーワード(3)（和/英） | リカレンスプロット / recurrence plot |
| キーワード(4)（和/英） | サロゲートデータ / surrogate data |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山本 紘平 / Kohei Yamamoto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 島田 裕 / Yutaka Shimada |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 埼玉大学(略称：埼玉大) Saitama University(略称：Saitama Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 発表年月日 | 2019-01-23 |
| 資料番号 | NLP2018-101 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | NLP-413 |
| ページ範囲 | pp.29-34(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-01-16 (NLP) |