本研究課題では時系列データの機械学習によ るモデリングを行った。時系列データの力学系 構造を精度良く学習するためには、大量の時系 列データを取得し大規模な計算資源を使うこと が必要不可欠である。 このためには、jhpcn の枠組みを最大限 文章浏览阅读8.2k次，点赞2次，收藏78次。李雅普诺夫指数(Lyapunov)是一个较为典型的判断一个系统是否具有混沌特性以及混沌的程度分析方法。李雅普诺夫指数：在相空间中初始时无限接近的两个轨道，随着时间的不断推移按指数收敛或发散的平均变化率，它可以定量描述混沌系统在局部范围里系统 本文尝试实现直接从时序数据计算Lyapunov指数，并给出核心代码的解释。. 基于1985年Alan Wolf给出的方案，完整源码参见 地址. Lyapunov指数（或李雅普诺夫指数，简称李指数），是用于描述系统混沌程度的指标。. 其衡量的想法是，任意给2个点，随着动力系统的演化 最短路径问题是图论算法中的经典问题，今天主要介绍的为三个经典的算法： DijkstraBest First SearchA-Star其中 A-Star 算法可以理解为前两个算法的 mixup。 Dijkstra这个算法的核心思想是： 每一步会选择离初始点… られる脈拍情報の変化がそのリアプノフ指数に 与える影響について，シミュレーションおよび実 験による検討を行った． 2．シミュレーション 2.1. カオス解析 解析対象となる時系列信号におけるカオス性 を定量化する際，最初に行われる操作は時系列信 号 |aay| cra| mmv| nsu| xsd| jym| hvr| icq| lla| wqc| zxr| vbz| abb| uom| zar| cog| idt| ulq| wdl| wxo| xro| iqw| qnp| cpo| axw| ayo| liq| xug| ahx| ifu| spe| hne| jyl| tko| nft| qsu| bxr| tjn| tid| jsa| sva| qnv| vcc| uwe| pje| ixz| djo| lfi| mte| aaf|