| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2019-01-23 12:00
半導体レーザカオス時系列からのエントロピー生成率の算出 ○川口 佑・菅野円隆・内田淳史(埼玉大) NLP2018-103 |
| 抄録 |
(和) |
カオス時系列から予測不可能性を表すエントロピー生成率を算出する手法として($varepsilon,tau$) エントロピーが提案されている.本研究では,数値計算において半導体レーザにより生成される高速なカオス振動の時系列データに対してエントロピー生成率の算出を行った.またレーザパラメータ変化に対する算出を行い, Kolmogorov-Sinai エントロピーとの比較を行った.その結果,両者に相関関係があり, ($varepsilon,tau$) エントロピーを用いた時系列からのエントロピー生成率の評価が可能であることが分かった. |
| (英) |
($varepsilon,tau$) entropy has been proposed as a method to calculate the entropy generation rate (unpredictability) of chaotic time series. In the study, we estimate entropy generation rate for time series of fast chaotic oscillation generated in a semiconductor laser in numerical calculation. We calculate entropy rate by changing the laser parameter and compare it with the Komogorov-Sinai (KS) entropy. We found correlation between ($varepsilon,tau$) entropy and KS entropy. This result suggests that evaluation using ($varepsilon,tau$) entropy for chaotic time series is effective. |
| キーワード |
(和) |
半導体レーザ / エントロピー / 時系列解析 / / / / / |
| (英) |
Semiconductor laser / Entropy / Time series analysis / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 413, NLP2018-103, pp. 41-46, 2019年1月. |
| 資料番号 |
NLP2018-103 |
| 発行日 |
2019-01-16 (NLP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
| PDFダウンロード |
NLP2018-103 |
| 研究会情報 |
| 研究会 |
NLP NC |
| 開催期間 |
2019-01-23 - 2019-01-24 |
| 開催地(和) |
北海道大学 百年記念会館 |
| 開催地(英) |
The Centennial Hall, Hokkaido Univ. |
| テーマ(和) |
ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化,一般 |
| テーマ(英) |
General Implementation of Neuro Computing, Analysis and Modeling of Human Science, etc. |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
NLP |
| 会議コード |
2019-01-NLP-NC |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル(和) |
半導体レーザカオス時系列からのエントロピー生成率の算出 |
| サブタイトル(和) |
|
| タイトル(英) |
Estimation of entropy generation rate from chaotic time series in semiconductor lasers |
| サブタイトル(英) |
|
| キーワード(1)(和/英) |
半導体レーザ / Semiconductor laser |
| キーワード(2)(和/英) |
エントロピー / Entropy |
| キーワード(3)(和/英) |
時系列解析 / Time series analysis |
| キーワード(4)(和/英) |
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| キーワード(5)(和/英) |
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| キーワード(6)(和/英) |
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| キーワード(7)(和/英) |
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| キーワード(8)(和/英) |
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| 第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
川口 佑 / Yu Kawaguchi / カワグチ ユウ |
| 第1著者 所属(和/英) |
埼玉大学 (略称: 埼玉大)
Saitama University (略称: Saitama Univ.) |
| 第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
菅野 円隆 / Kazutaka Kanno / カンノ カズタカ |
| 第2著者 所属(和/英) |
埼玉大学 (略称: 埼玉大)
Saitama University (略称: Saitama Univ.) |
| 第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
内田 淳史 / Atsushi Uchida / ウチダ アツシ |
| 第3著者 所属(和/英) |
埼玉大学 (略称: 埼玉大)
Saitama University (略称: Saitama Univ.) |
| 第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2019-01-23 12:00:00 |
| 発表時間 |
20分 |
| 申込先研究会 |
NLP |
| 資料番号 |
NLP2018-103 |
| 巻番号(vol) |
vol.118 |
| 号番号(no) |
no.413 |
| ページ範囲 |
pp.41-46 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2019-01-16 (NLP) |
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