Summarizing complexity in high dimensions.
Summarizing complexity in high dimensions.
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总结高维度的复杂性。
DOI：
10.1103/physrevlett.94.098701
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发表时间：
2005
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Schuff,Norbert
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Young,Karl;Chen,Yue;Kornak,John;Matson,GeraldB;Schuff,Norbert
复杂物理系统上的高维、多光谱数据越来越普遍。随着数据集中信息量的增加，有效利用这些信息的难度也随之增加。对于这样的数据，需要摘要信息来理解基本动态并对其进行建模。这里建议使用计算力学的扩展[C. R.Shalizi和J. P.Crutchfield，J.Stat。太棒了。104,817(2001年)JSTPSB0022-471510.1023/A：104]适用于任意时空和光谱维度，以提供此类摘要信息。一个使用这些工具来识别大脑状态演变的例子就是一个例证，大脑是一个典型的、复杂的生物物理系统。
High-dimensional, multispectral data on complex physical systems are increasingly common. As the amount of information in data sets increases, the difficulty of effectively utilizing it also increases. For such data, summary information is required for understanding and modeling the underlying dynamics. It is here proposed to use an extension of computational mechanics [C. R. Shalizi and J. P. Crutchfield, J. Stat. Phys. 104, 817 (2001)JSTPSB0022-471510.1023/A:1010388907793] to arbitrary spatiotemporal and spectral dimension, for providing such summary information. An example of the use of these tools to identify state evolution in the brain, an archetypal, complex biophysical system, serves as an illustration.