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

• 研究課題/領域番号: 24K15111
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61040:ソフトコンピューティング関連
• 研究機関: 山陽小野田市立山口東京理科大学
• 研究代表者: 井上 啓 山陽小野田市立山口東京理科大学, 工学部, 教授 (70307700)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 拡張型カオス尺度 / リアプノフ指数 / カオス評価法 / ノイズ

研究開始時の研究の概要

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。