| 講演名 | 2023-01-28 再帰性定量化分析における最小斜め線長さの影響に関する調査 スヴィリドヴァ ニーナ(東京理科大), 池口 徹(東京理科大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | リカレンスプロット（RP）は、複雑な多次元システムのダイナミクスを2次元の2値画像として可視化するものである。RPに対する再帰性定量化分析では、種々のRPの構造的特徴を定量化することができる。様々な実時系列の非線形ダイナミクスを調べるために、これらの方法が使用されている。しかし、再帰性定量化分析には、その結果に影響を与える可能性のある様々なパラメータが含まれている。これらのパラメータの中でRP上の最小斜め線の長さに関する調査はほとんど行なわれていない。我々は既に再帰性定量化分析の決定性指標を計算する際の最小斜め線長を変えることで、ノイズのないデータとノイズのあるデータを差別化できる可能性があることを示している。しかし、以前の研究では決定性指標のみを用いており、他の再帰性定量化分析指標にも最小斜め線長もパラメータとして含まれている。そこで本報告では、最小斜め線長をパラメータとした場合の決定性指標、平均斜め線長およびエントロピーの調査を行った。その結果、調査した3つの指標はいずれも、ノイズのないデータとノイズのあるデータを定性的に差別化できる可能性があることが示された。さらに、決定性指標を用いることで、データに含まれているノイズレベルを定量的に評価できることも示された。 |
| 抄録(英) | The recurrence plot visualizes the complex multidimensional system’s dynamics as a two-dimensional binary image. Applied to it, recurrence quantification analysis provides statistics of the recurrence plot structures, such as diagonal lines. Various applied studies used these powerful methods to investigate experimental nonlinear time series dynamics. However, recurrence quantification analysis includes different parameters that might affect its results. While some of these parameters are well studied, others, such as the minimal diagonal line length of the recurrence plot, are still not well investigated. Our previous study found that varying minimal diagonal line length in calculating the determinism index of the recurrence quantification analysis may provide qualitative characteristics to differentiate noise-free and noise-induced data. However, the previous study used only the determinism index, while other recurrence quantification analysis measures also include minimal diagonal line length as a parameter. Also, only qualitative difference was found, without any attempt to quantify it. In this report, we furthered our previous study by additional examination of the determinism index trends and investigation of the recurrence quantification analysis' average diagonal line length and entropy, which include minimal diagonal line length as a parameter. Results demonstrated that all three investigated indexes have the potential to provide qualitative differentiation of the noise-free and noisy data. Additionally, the possibility of utilizing the determinism index for quantitative differentiation of the noise levels in data was found. |
| キーワード(和) | 非線形力学 / リカレンスプロット / 再帰性定量化分析 / 最小斜め線長さ |
| キーワード(英) | Nonlinear dynamics / recurrence plot / recurrence quantification analysis / minimal diagonal line length |
| 資料番号 | NLP2022-83,NC2022-67 |
| 発行日 | 2023-01-21 (NLP, NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / NLP |
|---|---|
| 開催期間 | 2023/1/28(から2日開催) |
| 開催地（和） | 公立はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future University Hakodate |
| テーマ（和） | NC, NLP, 一般 |
| テーマ（英） | NC, NLP, etc. |
| 委員長氏名（和） | 山川 宏(東大) / 常田 明夫(熊本大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) / Akio Tsuneda(Kumamoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(東京都市大学) / 鳥飼 弘幸(法政大) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Tokyo City Univ.) / Hiroyuki Torikai(Hosei Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 寺島 裕貴(NTT) / 西田 知史(NICT) / 吉岡 大三郎(崇城大) / 伊藤 大輔(岐阜大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Terashima(NTT) / Satoshi Nishida(NICT) / Daizaburo Yoshioka(Sojo Univ.) / Daisuke Ito(Gifu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 田和辻 可昌(早大) / 栗川 知己(関西医科大) / 横井 裕一(長崎大) / 山仲 芳和(宇都宮大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshimasa Tawatsuji(Waseda Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) / 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 Neurocomputing / Technical Committee on Nonlinear Problems |
|---|---|
| 本文の言語 | ENG-JTITLE |
| タイトル（和） | 再帰性定量化分析における最小斜め線長さの影響に関する調査 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on minimal diagonal line length effect on recurrence quantification analysis. |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非線形力学 / Nonlinear dynamics |
| キーワード(2)（和/英） | リカレンスプロット / recurrence plot |
| キーワード(3)（和/英） | 再帰性定量化分析 / recurrence quantification analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 最小斜め線長さ / minimal diagonal line length |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | スヴィリドヴァ ニーナ / Nina Sviridova |
| 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） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi |
| 第 2 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 | 2023-01-28 |
| 資料番号 | NLP2022-83,NC2022-67 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NLP-373,NC-374 |
| ページ範囲 | pp.11-15(NLP), pp.11-15(NC), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-01-21 (NLP, NC) |