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 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)	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。