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首页> 外文期刊>Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America >Superfamily Phenomena And Motifs Of Networks Induced From Time Series
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Superfamily Phenomena And Motifs Of Networks Induced From Time Series

机译：时间序列引起的网络超家族现象和母题

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We introduce a transformation from time series to complex networks and then study the relative frequency of different subgraphs within that network. The distribution of subgraphs can be used to distinguish between and to characterize different types of continuous dynamics: periodic, chaotic, and periodic with noise. Moreover, although the general types of dynamics generate networks belonging to the same superfamily of networks, specific dynamical systems generate characteristic dynamics. When applied to discrete (map-like) data this technique distinguishes chaotic maps, hyperchaotic maps, and noise data.
机译：我们介绍了从时间序列到复杂网络的转换，然后研究了该网络内不同子图的相对频率。子图的分布可用于区分和表征不同类型的连续动力学：周期性，混沌和带有噪声的周期性。而且，尽管一般的动力学类型产生属于同一网络超家族的网络，但是特定的动力学系统产生特征动力学。当应用于离散（类似地图的）数据时，此技术可以区分混沌图，超混沌图和噪声数据。

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