拡張型カオス尺度によるノイズを含む観測データのカオス評価法の構築

Research Project

Project/Area Number	24K15111
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61040:Soft computing-related
Research Institution	Tokyo University of Science, Yamaguchi
Principal Investigator	井上啓山陽小野田市立山口東京理科大学, 工学部, 教授 (70307700)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords	拡張型カオス尺度 / リアプノフ指数 / カオス評価法 / ノイズ
Outline of Research at the Start	カオスとは、近接した２点の初期点間の距離が時間経過とともに指数関数的に離れていく現象である。カオスが強ければカオスを多様な状態生成に応用でき、逆に、カオスが弱ければカオスを制御可能な対象として扱えるようになる。そのため、カオスを応用・制御するためには、力学系のカオスを定量化しカオスの強さを把握することが重要となる。しかし、カオスの定量化に最もよく用いられる指標（リアプノフ指数）は、時系列データから直接計算できず、近似解法が存在するものの計算が困難であることが知られている。本研究では、ノイズを含む観測データのカオスを拡張型カオス尺度により評価する方法を構築する。