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Codifference can detect ergodicity breaking and non-Gaussianity

  • We show that the codifference is a useful tool in studying the ergodicity breaking and non-Gaussianity properties of stochastic time series. While the codifference is a measure of dependence that was previously studied mainly in the context of stable processes, we here extend its range of applicability to random-parameter and diffusing-diffusivity models which are important in contemporary physics, biology and financial engineering. We prove that the codifference detects forms of dependence and ergodicity breaking which are not visible from analysing the covariance and correlation functions. We also discuss a related measure of dispersion, which is a nonlinear analogue of the mean squared displacement.

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Verfasserangaben:Jakub ŚlęzakORCiD, Ralf MetzlerORCiDGND, Marcin MagdziarzORCiD
DOI:https://doi.org/10.1088/1367-2630/ab13f3
ISSN:1367-2630
Titel des übergeordneten Werks (Englisch):New Journal of Physics
Verlag:Deutsche Physikalische Gesellschaft
Verlagsort:Bad Honnef
Publikationstyp:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Datum der Erstveröffentlichung:06.05.2019
Erscheinungsjahr:2019
Datum der Freischaltung:09.10.2019
Freies Schlagwort / Tag:anomalous diffusion; diffusion; stochastic time series
Band:21
Seitenanzahl:25
Fördernde Institution:Universität Potsdam
Fördernummer:PA 2019_32
Organisationseinheiten:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
DDC-Klassifikation:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 53 Physik / 530 Physik
Peer Review:Referiert
Fördermittelquelle:Publikationsfonds der Universität Potsdam
Publikationsweg:Open Access
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - Namensnennung, 3.0 Deutschland
Externe Anmerkung:Zweitveröffentlichung in der Schriftenreihe Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe ; 748
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