174
2004
eng
doctoralthesis
1
2005-02-14
--
2004-10-27
Recurrences : exploiting naturally occurring analogues
In der vorliegenden Arbeit wird die Wiederkehr im Phasenraum ausgenutzt. Dabei werden drei Hauptresultate besprochen. 1. Die Wiederkehr erlaubt die Vorhersagbarkeit des Systems zu quantifizieren. 2. Die Wiederkehr enthaelt (unter bestimmten Voraussetzungen) sämtliche relevante Information über die Dynamik im Phasenraum 3. Die Wiederkehr erlaubt die Erzeugung dynamischer Ersatzdaten.
Recurrence plots, a rather promising tool of data analysis, have been introduced by Eckman et al. in 1987. They visualise recurrences in phase space and give an overview about the system's dynamics. Two features have made the method rather popular. Firstly they are rather simple to compute and secondly they are putatively easy to interpret. However, the straightforward interpretation of recurrence plots for some systems yields rather surprising results. For example indications of low dimensional chaos have been reported for stock marked data, based on recurrence plots. In this work we exploit recurrences or ``naturally occurring analogues'' as they were termed by E. Lorenz, to obtain three key results. One of which is that the most striking structures which are found in recurrence plots are hinged to the correlation entropy and the correlation dimension of the underlying system. Even though an eventual embedding changes the structures in recurrence plots considerably these dynamical invariants can be estimated independently of the special parameters used for the computation. The second key result is that the attractor can be reconstructed from the recurrence plot. This means that it contains all topological information of the system under question in the limit of long time series. The graphical representation of the recurrences can also help to develop new algorithms and exploit specific structures. This feature has helped to obtain the third key result of this study. Based on recurrences to points which have the same ``recurrence structure'', it is possible to generate surrogates of the system which capture all relevant dynamical characteristics, such as entropies, dimensions and characteristic frequencies of the system. These so generated surrogates are shadowed by a trajectory of the system which starts at different initial conditions than the time series in question. They can be used then to test for complex synchronisation.
Recurrences : exploiting naturally occurring analogues
urn:nbn:de:kobv:517-0001633
172
UG 1080
-
Marco Thiel
deu
uncontrolled
Wiederkehrdiagramme
deu
uncontrolled
Rekurrenzen
deu
uncontrolled
Datenanalyse
deu
uncontrolled
Surrogates
eng
uncontrolled
recurrence plots
eng
uncontrolled
recurrences
eng
uncontrolled
data analysis
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uncontrolled
surrogates
Physik
open_access
Institut für Physik und Astronomie
Universität Potsdam
Universität Potsdam
https://publishup.uni-potsdam.de/files/174/THIEL.PDF
188
2004
eng
doctoralthesis
1
2005-02-14
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2004-12-01
Synchronization analysis by means of recurrences in phase space
Die tägliche Erfahrung zeigt uns, daß bei vielen physikalischen Systemen kleine Änderungen in den Anfangsbedingungen auch zu kleinen Änderungen im Verhalten des Systems führen. Wenn man z.B. das Steuerrad beim Auto fahren nur ein wenig zur Seite dreht, unterscheidet sich die Richtung des Wagens auch nur wenig von der ursprünglichen Richtung. Aber es gibt auch Situationen, für die das Gegenteil dieser Regel zutrifft. Die Folge von Kopf und Zahl, die wir erhalten, wenn wir eine Münze werfen, zeigt ein irreguläres oder chaotisches Zeitverhalten, da winzig kleine Änderungen in den Anfangsbedingungen, die z.B. durch leichte Drehung der Hand hervorgebracht werden, zu vollkommen verschiedenen Resultaten führen. In den letzten Jahren hat man sehr viele nichtlineare Systeme mit schnellen Rechnern untersucht und festgestellt, daß eine sensitive Abhängigkeit von den Anfangsbedingungen, die zu einem chaotischen Verhalten führt, keinesfalls die Ausnahme darstellt, sondern eine typische Eigenschaft vieler Systeme ist. Obwohl chaotische Systeme kleinen Änderungen in den Anfangsbedingungen gegenüber sehr empfindlich reagieren, können sie synchronisieren wenn sie durch eine gemeinsame äußere Kraft getrieben werden, oder wenn sie miteinander gekoppelt sind. Das heißt, sie vergessen ihre Anfangsbedingungen und passen ihre Rhythmen aneinander. Diese Eigenschaft chaotischer Systeme hat viele Anwendungen, wie z.B. das Design von Kommunikationsgeräte und die verschlüsselte Übertragung von Mitteilungen. Abgesehen davon, findet man Synchronisation in natürlichen Systemen, wie z.B. das Herz-Atmungssystem, raumverteilte ökologische Systeme, die Magnetoenzephalographische Aktivität von Parkinson Patienten, etc. In solchen komplexen Systemen ist es nicht trivial Synchronisation zu detektieren und zu quantifizieren. Daher ist es notwendig, besondere mathematische Methoden zu entwickeln, die diese Aufgabe erledigen. Das ist das Ziel dieser Arbeit. Basierend auf dergrundlegenden Idee von Rekurrenzen (Wiederkehr) von Trajektorien dynamischer Systeme, sind verschiedene Maße entwickelt worden, die Synchronisation in chaotischen und komplexen Systemen detektieren. Das Wiederkehr von Trajektorien erlaubt uns Vorhersagen über den zukünftigen Zustand eines Systems zu treffen. Wenn man diese Eigenschaft der Wiederkehr von zwei interagierenden Systemen vergleicht, kann man Schlüsse über ihre dynamische Anpassung oder Synchronisation ziehen. Ein wichtiger Vorteil der Rekurrenzmaße für Synchronisation ist die Robustheit gegen Rauschen und Instationariät. Das erlaubt eine Synchronisationsanalyse in Systemen durchzuführen, die bisher nicht darauf untersucht werden konnten.
This work deals with the connection between two basic phenomena in Nonlinear Dynamics: synchronization of chaotic systems and recurrences in phase space. Synchronization takes place when two or more systems adapt (synchronize) some characteristic of their respective motions, due to an interaction between the systems or to a common external forcing. The appearence of synchronized dynamics in chaotic systems is rather universal but not trivial. In some sense, the possibility that two chaotic systems synchronize is counterintuitive: chaotic systems are characterized by the sensitivity ti different initial conditions. Hence, two identical chaotic systems starting at two slightly different initial conditions evolve in a different manner, and after a certain time, they become uncorrelated. Therefore, at a first glance, it does not seem to be plausible that two chaotic systems are able to synchronize. But as we will see later, synchronization of chaotic systems has been demonstrated. On one hand it is important to investigate the conditions under which synchronization of chaotic systems occurs, and on the other hand, to develop tests for the detection of synchronization. In this work, I have concentrated on the second task for the cases of phase synchronization (PS) and generalized synchronization (GS). Several measures have been proposed so far for the detection of PS and GS. However, difficulties arise with the detection of synchronization in systems subjected to rather large amounts of noise and/or instationarities, which are common when analyzing experimental data. The new measures proposed in the course of this thesis are rather robust with respect to these effects. They hence allow to be applied to data, which have evaded synchronization analysis so far. The proposed tests for synchronization in this work are based on the fundamental property of recurrences in phase space.
Synchronization analysis by means of recurrences in phase space
urn:nbn:de:kobv:517-0001756
184
UG 1080 , SK 845
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M. Carmen Romano Blasco
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uncontrolled
Synchronisation
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uncontrolled
Wiederkehrdiagramme
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uncontrolled
Chaos
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uncontrolled
Zeitreihenanalyse
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uncontrolled
Synchronization
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Recurrence Plots
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uncontrolled
Chaos
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uncontrolled
Data Analysis
Physik
open_access
Institut für Physik und Astronomie
Universität Potsdam
Universität Potsdam
https://publishup.uni-potsdam.de/files/188/ROMANO.PDF