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- ポアンカレプロットまたはリターンマップは、特に周期関数に従う過程の自己相似性を定量化するために用いられるリカレンスプロットの1つである。数学者のアンリ・ポアンカレに因んで名付けられた。ポアンカレプロットは、データをより高次元の状態空間に埋め込むことで、ランダムとカオスとを判別するために用いられる。 時系列データ に対して、ポアンカレプロットは(xt, xt+1)、(xt+1, xt+2)、(xt+2, xt+3)と描画していく。 (ja)
- ポアンカレプロットまたはリターンマップは、特に周期関数に従う過程の自己相似性を定量化するために用いられるリカレンスプロットの1つである。数学者のアンリ・ポアンカレに因んで名付けられた。ポアンカレプロットは、データをより高次元の状態空間に埋め込むことで、ランダムとカオスとを判別するために用いられる。 時系列データ に対して、ポアンカレプロットは(xt, xt+1)、(xt+1, xt+2)、(xt+2, xt+3)と描画していく。 (ja)
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- ポアンカレプロットまたはリターンマップは、特に周期関数に従う過程の自己相似性を定量化するために用いられるリカレンスプロットの1つである。数学者のアンリ・ポアンカレに因んで名付けられた。ポアンカレプロットは、データをより高次元の状態空間に埋め込むことで、ランダムとカオスとを判別するために用いられる。 時系列データ に対して、ポアンカレプロットは(xt, xt+1)、(xt+1, xt+2)、(xt+2, xt+3)と描画していく。 (ja)
- ポアンカレプロットまたはリターンマップは、特に周期関数に従う過程の自己相似性を定量化するために用いられるリカレンスプロットの1つである。数学者のアンリ・ポアンカレに因んで名付けられた。ポアンカレプロットは、データをより高次元の状態空間に埋め込むことで、ランダムとカオスとを判別するために用いられる。 時系列データ に対して、ポアンカレプロットは(xt, xt+1)、(xt+1, xt+2)、(xt+2, xt+3)と描画していく。 (ja)
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- ポアンカレプロット (ja)
- ポアンカレプロット (ja)
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