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相関積分/次元

d次元の時系列データや埋め込みデータの相関積分を計算し、相関次元を推定して、グラフ表示します。

d次元の時系列データまたは埋め込みデータ $¥{¥mbox{¥boldmath$x$ }_{1},¥mbox{¥boldmath$x$ }_{2},¥cdots,¥mbox{¥boldmath$x$ }_{m}¥}$の相関積分は式(1.1)で計算されます。


 ¥begin{displaymath}C(r) = ¥frac{1}{n^{2}}¥sum_{¥stackrel{¥scriptstyle i,j=1}{i¥n...
...r-¥vert¥mbox{¥boldmath$x$ }_{i}-¥mbox{¥boldmath$x$ }_{j}¥vert)
¥end{displaymath} (1.1)


¥begin{displaymath}H(t) =
¥left¥{
¥begin{array}{cl}
0 & (t < 0)¥¥
1 & (t ¥geq 0)¥¥
¥end{array}¥right.
¥end{displaymath}

相関積分の計算には2点間距離が必要ですが、1.1.4 のリカレンスプロット解析の結果を用いることにより高速に計算を行います。

ただし、より厳密にはここでの相関次元は、相関指数と呼ばれ、埋め込み次元の増加に伴って相関指数の値が飽和するとき、その飽和値が相関次元の推定値を与えます。


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