非線形時系列解析論と複雑ネットワーク論の融合による新しい複雑現象解析技法

非线性时间序列分析理论与复杂网络理论相结合的新型复杂现象分析技术

基本信息

  • 批准号:
    20650032
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.11万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
  • 财政年份:
    2008
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2008 至 2010
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究の主な目的は,非線形時系列解析論と複雑ネットワーク論の融合による複雑現象の新しい解析技法の開発である.具体的には,複雑ネットワーク理論に基づく種々の解析手法を非線形力学系のアトラクタに,また,非線形時系列解析論に基づく種々の解析手法を複雑ネットワークにそれぞれ適用し,互いの指標を用いた解析を実現する.当該年度では,複雑ネットワークの解析法を用いたアトラクタの解析において,カオス的力学系のアトラクタを,その時間発展に従って成長するネットワークへと変換する手法を提案した.さらに,これらのネットワークがfit-get-rich性などの現実のネットワークの有する性質を示すことを発見した.また,これらの性質がこれまで捉えることが困難であったカオス力学系の引き延ばし・折り畳みの構造と強く関連して生じることを示した.また,提案手法を心拍や血中酸素濃度などの生体信号へと適用した結果,これらの生体信号においても,fit-get-rich性が現れることを発見した.一方,非線形時系列解析法を用いた複雑ネットワークの解析では,提案手法を用いて複雑ネットワークを時系列へと変換することで,規則的なネットワークが周期的な時系列に,ランダムなネットワークがランダムな時系列に変換されることがこれまでの研究で明らかとなっていた.当該年度においては,この変換法を用いることで,複雑ネットワークの構造的特徴を保ったまま,複雑ネットワークを時系列へと変換可能であることを,巡回行列の理論および摂動理論を用いて証明した.これらの結果より,複雑ネットワークの解析手法を用いたアトラクタの解および非線形時系列の解析手法を用いた複雑ネットワークの解析の理論的裏付けを得ることができた.さらに,提案法を用いた実データの解析を通して,現実の複雑現象の数理構造を明らかにするための種々の知見を得ることができた.
The purpose of this study の main な は, nonlinear time series analytical と complex 雑 ネ ッ ト ワ ー の ク theory fusion に よ る complex phenomenon of 雑 の new し い analytical techniques の open 発 で あ る. Specific に は, complex 雑 ネ ッ ト ワ ー ク theoretical base に づ く kind 々 の parsing technique を nonlinear force department の ア ト ラ ク タ に, ま た, nonlinear time series analytical に base づ く kind 々 の parsing technique を complex 雑 ネ ッ ト ワ ー ク に そ れ ぞ れ applicable し, mutual い の index を with い た parsing を be presently す る. When the annual で は, complex 雑 ネ ッ ト ワ ー ク の analytic method を with い た ア ト ラ ク タ の parsing に お い て, カ オ ス force department の ア ト ラ ク タ を, そ の time 発 exhibition に 従 っ て growth す る ネ ッ ト ワ ー ク へ と variations in す る technique proposed を し た. さ ら に, こ れ ら の ネ ッ ト ワ ー ク が fit - get - rich sex な ど の now be の ネ ッ ト ワ ー ク の is す る nature を shown す こ と を 発 see し た. ま た, こ れ ら の nature が こ れ ま で catch え る こ と が difficult で あ っ た カ オ ス force department の lead き delay ば し, folding り 畳 み の strong tectonic と く masato even し て raw じ る こ と を shown し た. ま た, proposal gimmick を heart take や blood concentration of acid in な ど の raw body signal へ と applicable し た results, こ れ Youdaoplaceholder0 somatic signal にお て て て ら,fit-get-rich が present れる とを とを とを occurs at た. , nonlinear time series analytical method を with い た complex 雑 ネ ッ ト ワ ー ク の parsing で は, proposal gimmick を with い て complex 雑 ネ ッ ト ワ ー ク を series when へ と variations in す る こ と で, rules of な ネ ッ ト ワ ー ク が cycle な series に, ラ ン ダ ム な ネ ッ ト ワ ー ク が ラ ン ダ ム な series に when variations in さ れ る こ と が こ れ ま で の research で Ming ら か Youdaoplaceholder0 となって た. When the annual に お い て は, こ の を variations change method with い る こ と で, complex 雑 ネ ッ ト ワ ー ク の structure of 徴 を bartender っ た ま ま, complex 雑 ネ ッ ト ワ ー ク を series when へ と variations in May で あ る こ と を, circuit ranks の theory お よ び を, dynamic theory with い て prove し た. こ れ ら の results よ り, complex 雑 ネ ッ ト ワ ー ク の parsing technique を with い た ア ト ラ ク タ の solution お よ び nonlinear analytical technique を series の use い た complex 雑 ネ ッ ト ワ ー ク の pay in the theory of analytic の け を have る こ と が で き た. さ ら に, を proposal method with い た be デ ー タ の parsing を tong し て, now be の complex phenomenon of 雑 の mathematical structure を Ming ら か に す る た め の kind 々 の knowledge を have る こ と が で き た.

项目成果

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专利数量(0)
Neuronal Avalanches Induced by Spike-Timing-Dependent Plasticity
尖峰时间依赖性可塑性诱发的神经元雪崩
スパイク列から連続時系列への変換を用いた入力情報の再構成
使用尖峰序列重建输入信息到连续时间序列转换
  • DOI:
  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    紅林亘;池口徹;津田一郎;Yutaka SHIMADA;津田一郎;Hideyuki KATO;I.Tsuda;津田一郎;大野修平;I.Tsuda;Kaori KURODA;津田一郎;鈴木麻衣
  • 通讯作者:
    鈴木麻衣
Partialization Analysis for Nonlinear Connections of Second Order
二阶非线性连接的偏化分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    紅林亘;池口徹;津田一郎;Yutaka SHIMADA;津田一郎;Hideyuki KATO;I.Tsuda;津田一郎;大野修平;I.Tsuda;Kaori KURODA;津田一郎;鈴木麻衣;Ichiro Tsuda;Kaori KURODA;Kazuhiro Matsumoto;Kaori KURODA
  • 通讯作者:
    Kaori KURODA
Reconstructing scale-free structure of neural networks from multi spike sequence
从多尖峰序列重建神经网络的无标度结构
ヒューリスティック解法を用いたサロゲートネットワークの作成について
关于使用启发式求解方法创建代理网络
  • DOI:
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    岩野孝之;高橋俊光;Yutaka Shimada;Hunseok Kang;Toshimitsu Takahashi;Hideyuki KATO;阿部一博;X. Pan;Yuta HARAGUCHI;K. Matsumoto;Kaori KURODA;I. Tsuda;I. Tsuda;Yutaka SHIMADA;津田一郎;津田一郎;Yuta HARAGUCHI;津田一郎;Yusuke KAWAMURA;津田一郎;Hideyuki KATO;原口雄太
  • 通讯作者:
    原口雄太
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  • 通讯作者:
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    郭 豊愷;對馬 帆南;足立 淳;松浦 隆文;木村 貴幸;池口 徹
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  • 通讯作者:
    藤田 実沙,木村 貴幸,池口 徹
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人形机器人二次规划问题计算成本的评估
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
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    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Dragomir N. Nenchev;Atsushi Konno;Teppei Tsujita;山崎 凌,島田 裕,池口 徹;Ryota Nomura,Ying-Zong Liang,Kenji Morita,Kantaro Fujiwara and Tohru Ikeguchi;Tohru Ikeguchi,Yutaka Shimada,Kantaro Fujiwara,Sakura Rai,Toshihiro Kobayashi;池口 徹;藤田 実沙,木村 貴幸,池口 徹;宮 南風;笠原 宏太朗;金丸 志生;山本 紘平;山崎 凌;Sakura Rai;牧野晃希,金憂大,岡田吉史;杉本階嗣,李セロン,岡田吉史
  • 通讯作者:
    杉本階嗣,李セロン,岡田吉史

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  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 2.11万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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