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リカレンスプロットを用いた非線形時系列の基底表現

使用递归图的非线性时间序列的基础表示

基本信息

批准号：
21K12068
负责人：
城真範
金额：
$ 2.66万
依托单位：
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12068/
关键词：
リカレンスプロット基底非線形カオス

项目摘要

リカレンスプロット上の列を無作為にとって他の列が演算表現できるかどうかを数値的に検討し、European Physical Journal-Special Topicsにて「A pseudo-basis using a recurrence plot」という題で誌上報告した。適切なリカレンスレートを決めるためにグラフ構造が連結になる条件に着目し、性質の異なる時系列に対して設定されたリカレンスレートが有効となる最小の時系列の長さを数値的に示し日本物理学会大会で「リカレンスプロットから作られるグラフが連結となるリカレンスレート」および「リカレンスプロットを用いた時系列のサロゲートデータ」という題で発表した。電子情報通信学会NLP研究会では基底の取り方を様々に変えた結果として「リカレンスプロットの一列を基底と見立てる情報表現」という報告を行った。第一回リカレンスプロット研究会で「リカレンスプロット事始」という題のチュートリアル講演を行った。Transformerモデルを用いた学術文献の言語情報と引用情報の融合について、時系列解析の観点から協力した。高次元空間でアトラクタが通過する小さな円盤を考えて時系列予測をする方法（Times Crossing at Local Cross Sections Improve Prediction Accuracy for Maxima of A Flow）に貢献した。京都大学数理解析研究所が主催する講演会に出席した。筑波大学の平田准教授が提唱するリカレンストライアングルへの貢献を行い、現在、本研究テーマとリンクさせて論文等を準備している。2023年度に国際会議を主催するための事前準備を行った。

European Physical Journal-Special Topics "A pseudo-basis using a recurrence plot" in the journal report. The conditions for the construction of a link are as follows: The nature of the time series is set to have a different value. The minimum time series is set to have a different value. The Japanese Physical Society Conference "The first time series is set to have a different value." The NLP Research Institute of the Electronic Information and Communication Society reported on the results of the selection of the base and the information performance of the base. The first round of the seminar was held on the topic of "the beginning of the event." Transformers are used to integrate speech information from academic literature and citation information, and to analyze time series. Time Crossing at Local Cross Sections Improve Prediction Accuracy for Maxima of A Flow Presented by the Institute of Mathematical Analysis, Kyoto University Professor Hirada of the University of Tsukuba has contributed to the preparation of this research paper. The 2023 International Conference was held in Beijing.