非線形時系列解析の基礎理論

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非線形時系列解析の基礎理論

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  • サイズ A5判/ページ数 160p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784130624640
  • NDC分類 417.6
  • Cコード C3041

出版社内容情報

気象や地震、金融・株式から医学的な現象まで、この世の中のさまざまな現象は、状態が時間とともに変化する。複雑に動く、このような時系列データ解析のための基礎理論を、第一人者がまとめる一冊。ビックデータ時代のいままさに必要とされる書籍である。

内容説明

気象、地震、神経細胞・脳の活動、金融・株取引、再生可能エネルギー。多種多様な時系列データの非線形解析に必要な基礎理論を第一人者らがまとめた、AI、データサイエンス時代のいま、必須の書籍。

目次

非線形時系列解析とは
状態空間の再構成
時系列データのカオス的特徴
リカレンスプロット
記号力学的アプローチを使った時系列データ解析
非線形時系列解析における仮説検定
非線形予測
点過程時系列データ解析
因果性解析
状態遷移の予兆検知
高次元性、非定常性、確率論性への対処技術
多変数短期時系列データの非線形予測:ランダム分布埋め込み法と埋め込み空間の変換

著者等紹介

平田祥人[ヒラタヨシト]
筑波大学システム情報系准教授、Doctor of Philosophy。1998年東京大学工学部計数工学科卒業。東京大学生産技術研究所特任准教授、同大大学院情報理工学系研究科准教授等を経て、現職。専門は、非線形時系列解析、染色体の3次元構造再構成

陳洛南[チンラクナン]
中国科学院教授、東京大学国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構客員教員、博士(工学)。1984年華中科技大学(HUST)工学部電気工学科卒業、大阪産業大学工学部教授、東京大学生産技術研究所客員教授などを経て、現職。専門は、非線形ダイナミクス、時系列解析、機械学習など

合原一幸[アイハラカズユキ]
東京大学特別教授、名誉教授、同国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構副機構長、工学博士。1977年東京大学工学部卒業、同大大学院新領域創成科学研究科・工学系研究科・情報理工学系研究科教授・同大生産技術研究所教授などを経て現職(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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感想・レビュー

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とりもり

4
うーん、これは難しい…。「基礎理論」とあるが、前提知識の解説はほぼなく、具体的な分析手法やその結果が示されることが多くて、ちょっと理解できなかった。一般的な啓蒙書ではなくて教科書だから仕方ないのも知れないが、それにしても端折りすぎ。最近の教科書ってこうなのか?RDE(ランダム分布埋め込み)法についてはもう少し詳しく知りたいと思ったが、参照文献が英語の論文しかなく、読めねーよって感じ。もう少し易しい本を探します…。★★☆☆☆2024/01/27

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