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本研究では、あらゆる系に本質的に内在する「ダイナミカルノイズ」のカオスへ及ぼす影響を抽出する、既に提案している手法を発展させ、より効率的にその影響の抽出が可能となると期待されるミクロな視点からの2種類の抽出手法を新たに提案する(以下)。
(1)局所的な特異値分解法(Local SVD)を用いた方法
(2)サポートベクターマシン(SVM(Support Vector Machine))を用いた手法
具体的な目標は以下である。
(1)両手法の有効性と、実世界データへの適用可能性を示すこと。
(2)両手法間で相互に結果を比較し、手法の優劣について検討すること。
(3)従来のマクロな抽出手法と比較して、本提案手法が原理的に有利な点を明らかにすると共に、実践的にも有利であることを示すこと。
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