| 講演名 | 2022-11-24 情報エントロピーに基づく時系列データの複雑性の定量化 塩澤 航太(立命館大), 徳田 功(立命館大), |
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| 抄録(和) | 時系列データの複雑性を定量化する手法として，情報エントロピーを複雑性の指標とする方法が提案されている．特に，Bandtらが提案した順列エントロピーは脳波や燃焼現象などの解析に広く利用されている．しかし，これらの方法で評価される複雑性は，力学系の特徴量との対応が不明確で結果の解釈が困難である．そこで本稿では，既存の手法を拡張することで力学系の理論との対応が明らかで結果の解釈も容易な手法を提案する． |
| 抄録(英) | Various methods based on information entropy have been proposed to quantify the complexity of time series. One of the most common methods is the permutation entropy proposed by Bandt and Pompe. Their method has been widely used in many fields such as physiology and mechanical engineering. Although the usefulness of information entropy-based methods, it is not straightforward to interpret the obtained results since the relationship between these complexity measures and the dynamical quantities is unclear. In this paper, we extend the existing methods and propose a complexity measure which has a clear link to the dynamical quantities and can be easily interpreted. |
| キーワード(和) | 時系列解析 / カオス / リアプノフ指数 / 情報エントロピー / 順列エントロピー |
| キーワード(英) | Time Series Analysis / Chaos / Lyapunov Exponent / Information Entropy / Permutation Entropy |
| 資料番号 | NLP2022-57 |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2022/11/24(から2日開催) |
| 開催地（和） | 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | Recurrence Plots，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 常田 明夫(熊本大) |
| 委員長氏名（英） | Akio Tsuneda(Kumamoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 鳥飼 弘幸(法政大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroyuki Torikai(Hosei Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 吉岡 大三郎(崇城大) / 伊藤 大輔(岐阜大) |
| 幹事氏名（英） | Daizaburo Yoshioka(Sojo Univ.) / Daisuke Ito(Gifu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 横井 裕一(長崎大) / 山仲 芳和(宇都宮大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuichi Yokoi(Nagasaki Univ.) / Yoshikazu Yamanaka(Utsunomiya Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 情報エントロピーに基づく時系列データの複雑性の定量化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Quantifying the dynamical instability of complex time series based on information entropy |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時系列解析 / Time Series Analysis |
| キーワード(2)（和/英） | カオス / Chaos |
| キーワード(3)（和/英） | リアプノフ指数 / Lyapunov Exponent |
| キーワード(4)（和/英） | 情報エントロピー / Information Entropy |
| キーワード(5)（和/英） | 順列エントロピー / Permutation Entropy |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 塩澤 航太 / Kota Shiozawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 徳田 功 / Isao Tokuda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-11-24 |
| 資料番号 | NLP2022-57 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NLP-280 |
| ページ範囲 | pp.5-8(NLP), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) |