• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

Chaotic analysis of multi-dimensional time-series data by extended entropic chaos degree

Research Project

Project/Area Number 21K12063
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 61040:Soft computing-related
Research InstitutionTokyo 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) 2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Keywordsカオス尺度 / カオス / 多次元時系列 / 非線形データ
Outline of Research at the Start

非線形力学系においては、カオスの存在が長期予測を不可能とする大きな要因となる。そのため、力学系のカオスを定量化しカオスの度合いを把握することが、カオスを制御・応用する上で重要となる。しかし、カオスの定量化に最もよく用いられるリアプノフ指数は、力学系に関する情報が時系列データでしか得られない場合は、計算困難であることが知られている。一方、カオス尺度は時系列データから直接計算でき、リアプノフ指数と同等の評価を与えるが、リアプノフ指数よりも常に高い値を取る。そこで、本研究では、領域分割要素の細分化スケールという観点が追加された拡張型カオス尺度により多次元時系列データのカオスを定量化することを試みる。

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2021-08-30  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi