卜茶茶-优快云博客

原创（精读）二元传染和Ising数据的单纯复形完全重构

以前基于数据的重建工作主要集中在具有成对或两体相互作用的复杂网络上。人们对具有高阶或多体相互作用的网络越来越感兴趣，提出了基于观测数据重建此类网络的需求。我们基于两种类型的离散状态动力学的二进制时间序列数据，开发了一个结合统计推理和期望最大化的一般框架，以完全重构两体和三体相互作用的2-单纯复形。我们进一步阐明了一个两步方案，以提高重建精度，同时显著减少计算负荷。通过合成的和真实的2-单纯复形，我们验证了该框架，证明了所有的连接都可以被真实地识别出来，并且可以推断出2-单纯复形的完整拓扑。

2024-05-09 22:39:37 758

原创（精读）揭示多元时间序列的高阶组织

时间序列分析已经被证明是刻画生物学、神经科学和经济学中的一些现象以及理解它们的一些潜在动力学特征的有力方法。尽管针对多元时间序列的分析已经提出了很多方法，但大多数方法都忽略了非成对相互作用对涌现动力学的影响。在这里，我们提出了一个新的框架来刻画多元时间序列中高阶依赖关系的时间演化。利用网络分析和拓扑学，我们表明，与传统的基于成对统计的工具不同，我们的框架鲁棒地区分了耦合混沌映射的各种时空状态，包括混沌动力学阶段和各种类型的同步。

2024-03-14 18:38:01 1852 1

原创（泛读）用压缩网络组成的网络从多元时间序列中提取有用信息

压缩网络是最近提出的一种利用压缩算法将单变量时间序列转换为复杂网络表示的方法的结果。我们展示了如何构建一个压缩网络网络来捕获多元时间序列之间的关系。该网络是一个加权图，其边缘权重对应于一个时间序列的压缩码字对另一个时间序列的压缩程度。通过对相对压缩边权值进行阈值处理得到的网络子图具有跟踪动态变化的特性。

2024-01-07 03:41:02 1801 1

原创（精读）利用线性建模技术从多元时间序列构造有向网络

本文描述了一种从多变量时间序列构造有向网络的方法，该方法与目前广泛接受的方法相比具有许多优点。该方法基于对线性（自回归）模型的信息理论简化。这些模型被称为简化自回归（RAR）模型。

2024-01-07 01:45:54 2111 1

空空如也

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