Zobrazeno 1 - 10
of 33
pro vyhledávání: '"Haaga, Kristian Agasøster"'
In the nonlinear timeseries analysis literature, countless quantities have been presented as new "entropy" or "complexity" measures, often with similar roles. The ever-increasing pool of such measures makes creating a sustainable and all-encompassing
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.05011
We provide a new solution to the long-standing problem of inferring causality from observations without modeling the unknown mechanisms. We show that the evolution of any dynamical system is related to a predictive asymmetry that quantifies causal co
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2005.01860
Publikováno v:
Phys. Rev. E 99, 042212 (2019)
We propose a method for computing the transfer entropy between time series using Ulam's approximation of the Perron-Frobenius (transfer) operator associated with the map generating the dynamics. Our method differs from standard transfer entropy estim
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1811.01677
Publikováno v:
Proceedings: Biological Sciences, 2017 Jul 01. 284(1858), 1-9.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/44683500
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.