Исследование динамической системы по временной реализации

Содержание

Слайд 2

Пусть мы имеем записанную реализацию x = x(t) или, при наличии

Пусть мы имеем записанную реализацию x = x(t) или, при наличии

дискретизации, временной ряд xk = x(kΔt), k = 0, 1, 2, ... , М , и пусть зависимость от времени визуально выглядит сложной и непериодической.
Можно ли из ее анализа заключить, произведена ли реализация динамической системой или это просто случайный шумовой сигнал?
Если это динамическая система, то что можно сказать о ее свойствах и характеристиках — сколько переменных необходимо для задания состояния, какова фрактальная размерность аттрактора, отвечающего за наблюдаемый режим, хаотический ли он, можно ли сконструировать модель в виде дифференциальных уравнений или отображений, которая позволяла бы адекватно воспроизвести наблюдаемую временную зависимость и прогнозировать будущее состояние системы?

Анализ реализации

Слайд 3

РЕКОНСТРУКЦИЯ АТТРАКТОРА Главная идея применения методов хаотической динамики к анализу временных

РЕКОНСТРУКЦИЯ АТТРАКТОРА

Главная идея применения методов хаотической динамики к анализу временных рядов

состоит в том, что основная структура хаотической системы, содержащая в себе всю информацию о системе, а именно аттрактор динамической системы, может быть восстановлена через измерение только одной наблюдаемой этой динамической системы, фиксированной как временной ряд. Процедура реконструкции фазового пространства и восстановление хаотического аттрактора системы при динамическом анализе временного ряда сводится к построению псевдофазового пространства.
Слайд 4

РЕКОНСТРУКЦИЯ АТТРАКТОРА Теорема Уитни-Такенса.

РЕКОНСТРУКЦИЯ АТТРАКТОРА Теорема Уитни-Такенса.

Слайд 5

РЕКОНСТРУКЦИЯ АТТРАКТОРА АТТРАКТОР ЧУА АТТРАКТОР ЛОРЕНЦА

РЕКОНСТРУКЦИЯ АТТРАКТОРА

АТТРАКТОР ЧУА

АТТРАКТОР ЛОРЕНЦА

Слайд 6

РЕКОНСТРУКЦИЯ АТТРАКТОРА. ВЫБОР τ

РЕКОНСТРУКЦИЯ АТТРАКТОРА. ВЫБОР τ

Слайд 7

РЕКОНСТРУКЦИЯ АТТРАКТОРА. ВЫБОР τ АТТРАКТОР ЛОРЕНЦА τ=0.05 (а) τ=0.15 (б) τ=0.5 (в) τ=0.75 (г).

РЕКОНСТРУКЦИЯ АТТРАКТОРА. ВЫБОР τ

АТТРАКТОР ЛОРЕНЦА

τ=0.05 (а)
τ=0.15 (б)
τ=0.5 (в)
τ=0.75 (г).


Слайд 8

РЕКОНСТРУКЦИЯ СЛУЧАЙНОГО СИГНАЛА Значения τ в долях от единицы времени 0.02 (а), 0.25 (б), 0.9 (в).

РЕКОНСТРУКЦИЯ СЛУЧАЙНОГО СИГНАЛА

Значения τ
в долях от единицы времени
0.02 (а), 0.25

(б), 0.9 (в).
Слайд 9

РАЗМЕРНОСТЬ ВЛОЖЕНИЯ Размерность вложения m – минимальная целая размерность фазового пространства, которое содержит аттрактор.

РАЗМЕРНОСТЬ ВЛОЖЕНИЯ

Размерность вложения m –
минимальная
целая размерность фазового
пространства, которое

содержит аттрактор.
Слайд 10

ФРАКТАЛЬНАЯ РАЗМЕРНОСТЬ И РАЗМЕРНОСТЬ ВЛОЖЕНИЯ

ФРАКТАЛЬНАЯ РАЗМЕРНОСТЬ И РАЗМЕРНОСТЬ ВЛОЖЕНИЯ

Слайд 11

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ РАЗМЕРНОСТЬ Аттрактор Энона

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ РАЗМЕРНОСТЬ

Аттрактор Энона

Слайд 12

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ РАЗМЕРНОСТЬ

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ РАЗМЕРНОСТЬ

Слайд 13

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ РАЗМЕРНОСТЬ Технические проблемы

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ РАЗМЕРНОСТЬ

Технические проблемы

Слайд 14

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ РАЗМЕРНОСТЬ И РАЗМЕРНОСТЬ ВЛОЖЕНИЯ dc≤ m Размерность вложения m –

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ РАЗМЕРНОСТЬ И РАЗМЕРНОСТЬ ВЛОЖЕНИЯ

dc≤ m
Размерность вложения m – это

размерность фазового пространства, начиная с которой dc перестает изменяться.

АТТРАКТОР ЛОРЕНЦА

Слайд 15

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ РАЗМЕРНОСТЬ И РАЗМЕРНОСТЬ ВЛОЖЕНИЯ Для случайных процессов, т.е. порожденных системой

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ РАЗМЕРНОСТЬ И РАЗМЕРНОСТЬ ВЛОЖЕНИЯ

Для случайных процессов, т.е. порожденных системой с

большим
числом степеней свободы, фрактальная размерность является целым
числом и ее значение приближенно равняется размерности
фазового пространства, в котором она вычисляется .

Шумовой сигнал

Слайд 16

ВЫЧИСЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ЛЯПУНОВА

ВЫЧИСЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ЛЯПУНОВА

Слайд 17

ВЫЧИСЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ЛЯПУНОВА

ВЫЧИСЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ЛЯПУНОВА

Слайд 18

Реализации ЭЭГ лабораторных животных 1)Бодрствование 2)Медленный сон 3)Парадоксальный сон АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ

Реализации ЭЭГ лабораторных животных

1)Бодрствование

2)Медленный сон

3)Парадоксальный сон

АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ

Восстановленные псевдофазовые портреты

ЭЭГ

τ=500

τ=480

τ=420

Слайд 19

Фазовые портреты изменения величины окна перегрузки узла компьютерной сети

Фазовые портреты изменения величины окна перегрузки узла компьютерной сети

Слайд 20

EUR/USD, time frame H1. NZD/CAD, time frame H4. GBP/JPY, time frame D1. CAD/JPY, time frame 1WEEK.

EUR/USD, time frame H1.

NZD/CAD, time frame H4.

GBP/JPY, time frame D1.

CAD/JPY, time

frame 1WEEK.
Слайд 21

Reconstructed Attractors for Currency Quote Time Series Random process EUR/USD, H1,

Reconstructed Attractors for Currency Quote Time Series

Random
process

EUR/USD,
H1,

NZD/CAD,

H4,

GBP/JPY,
D1,

CAD/JPY,
W1,

The preliminary conclusion:
The reconstructed attractors are strange attractors and are produced with chaotic systems.

x

y

x

x

y

y

y

y

x

x

z

z

z

z

z

Слайд 22

Estimation of the Correlation Dimension for quote time series(1) Lorenz System,

Estimation of the Correlation Dimension for quote time series(1)

Lorenz System,
D(m)

=2.03, m=3

Random process

EUR/USD, H1,
D(m)=2.5, m=5

Слайд 23

NZD/CAD, H4, D(m)=2.4, m=3 GBP/JPY, D1, D(m)=3.5, m=5 CAD/JPY, 1WEEK, D(m)=3.7,

NZD/CAD, H4,
D(m)=2.4, m=3

GBP/JPY, D1,
D(m)=3.5, m=5

CAD/JPY, 1WEEK, D(m)=3.7, m=4

Estimation

of the Correlation Dimension for quote time series(2)