D 2020

Detection of chaotic behavior in time series

PÁNIS, Radim, Martin KOLOŠ a Zdeněk STUCHLÍK

Základní údaje

Originální název

Detection of chaotic behavior in time series

Autoři

PÁNIS, Radim (703 Slovensko, domácí), Martin KOLOŠ (203 Česká republika, domácí) a Zdeněk STUCHLÍK (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Opava, Proceedings of RAGtime 22: Workshops on black holes and neutron stars, od s. 221-231, 11 s. 2020

Nakladatel

Slezská univerzita v Opavě, Fyzikální ústav v Opavě

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10308 Astronomy

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Odkazy

Kód RIV

RIV/47813059:19630/20:A0000053

Organizační jednotka

Fyzikální ústav v Opavě

ISBN

978-80-7510-432-8

ISSN

Klíčová slova anglicky

chaos; fractal dimension; recurrence quantification analysis; machine learning; logistic map; time series; tent map

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam

Návaznosti

EF19_073/0016951, projekt VaV.
Změněno: 19. 4. 2021 18:11, Mgr. Pavlína Jalůvková

Anotace

V originále

Deterministic chaos is phenomenon from nonlinear dynamics and it belongs togreatest advances of twentieth-century science. Chaotic behavior appears apart ofmathematical equations also in wide range in observable nature, so as in there orig-inating time series. Chaos in time series resembles stochastic behavior, but apart ofrandomness it is totally deterministic and therefore chaotic data can provide us use-ful information. Therefore it is essential to have methods, which are able to detectchaos in time series, moreover to distinguish chaotic data from stochastic one. Herewe present and discuss the performance of standard and machine learning methodsfor chaos detection and its implementation on two well known simple chaotic dis-crete dynamical systems - Logistic map and Tent map, which fit to the most of thedefinitions of chaos.