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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-09-10 10:30 決定論的非線形力学系からのマーク付点過程の生成と力学系の特徴保存に関する検討 ○澤田和弥（東京理科大）・島田 裕（埼玉大）・池口 徹（東京理科大）  NLP2020-22 |
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| 抄録 | （和） | 様々な時系列データが観測されるようになっている． また，時系列データにはマーク付き点過程として観測されるものも存在する． 例えば，株式取引や地震データはマーク付き点過程の一種である． 確率的なマーク付き点過程生成法は種々提案されているが， 決定論的ダイナミクスに従うマーク付き点過程生成法は十分に検討されていない． 決定論的ダイナミクスにしたがってマーク付き点過程を生成する手法の一つに， 決定論的力学系から作成した観測時系列の極大値を抽出する手法がある． しかし，極大値を抽出することで元の力学系の特徴がどの程度保存されるのかについて検討することが重要である． そこで本稿では，極大値抽出により生成したマーク付き点過程が元の力学系の特徴を保持しているかについて検討した． 具体的には，元の力学系のアトラクタとマーク付き点過程の再構成アトラクタでの2点間距離分布のKL情報量，JS情報量によって力学系の特徴を評価した． |
| （英） | In recent years, various kinds of time series data have been observed. One of the kinds is a marked point process. For example, stock trading and seismic data are typical examples of marked point process. Although various stochastic methods for generating marked point processes have been proposed, a method for generating marked point processes that follows deterministic dynamics has not been sufficiently discussed. One of the methods for generating marked point processes according to deterministic dynamics is to extract maxima of observed time series produced from a nonlinear dynamical system. In this article, we investigate whether the marked point processes generated from the nonlinear deterministic dynamical system by the maximum extraction preserve the characteristics of the original dynamical system. To evaluate the characteristics of the dynamical system, we used KL and JS divergence of the distribution of distance between two points on attractors of the original dynamical system and the marked point process. | |
| キーワード | （和） | 点過程 / マーク付き点過程 / KL情報量 / JS情報量 / ローレンツ方程式 / Izhikevichモデル / / |
| （英） | point process / marked point process / KL divergence / JS divergence / Lorenz equation / Izhikevich neuron model / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 165, NLP2020-22, pp. 1-6, 2020年9月. | |
| 資料番号 | NLP2020-22 | |
| 発行日 | 2020-09-03 (NLP) | |
| ISSN | 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 | NLP2020-22 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2020-09-10 - 2020-09-10 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2020-09-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 決定論的非線形力学系からのマーク付点過程の生成と力学系の特徴保存に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On Investigation of Invariant Characteristics of Deterministic Nonlinear Dynamical Systems and Marked Point Processes |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 点過程 / point process |
| キーワード(2)（和/英） | マーク付き点過程 / marked point process |
| キーワード(3)（和/英） | KL情報量 / KL divergence |
| キーワード(4)（和/英） | JS情報量 / JS divergence |
| キーワード(5)（和/英） | ローレンツ方程式 / Lorenz equation |
| キーワード(6)（和/英） | Izhikevichモデル / Izhikevich neuron model |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 澤田 和弥 / Kazuya Sawada / サワダ カズヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 島田 裕 / Yutaka Shimada / シマダ ユタカ |
| 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） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi / イケグチ トオル |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-09-10 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2020-22 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.165 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-09-03 (NLP) |
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