SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:su-178635"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:su-178635" > Nonlinear time seri...

Nonlinear time series analysis by means of complex networks

Zou, Yong (författare)
Donner, Reik (författare)
Marwan, Norbert (författare)
visa fler...
Donges, Jonathan F. (författare)
Stockholms universitet,Stockholm Resilience Centre,Potsdam Institute for Climate Impact Research (PIK), Germany
Kurths, Jürgen (författare)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2020
2020
Kinesiska.
Ingår i: Scientia sinica physica mechanica and astronomica. - 1674-7275. ; 50:1
  • Forskningsöversikt (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • In the last decade, there has been a growing body of literatures addressing the utilization of complex network methods for the characterization of dynamical systems based on time series, which has allowed addressing fundamental questions regarding the structural organization of nonlinear dynamics as well as the successful treatment of a variety of applications from a broad range of disciplines. In this report, we provide an in-depth review of three existing approaches of recurrence networks, visibility graphs and transition networks, covering their methodological foundations, interpretation and the recent developments. The overall aim of this report is to provide the Chinese readers with the future directions of time series network approaches and how the complex network approaches can be applied to their own field of real-world time series analysis.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Fysik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Physical Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

complex networks
nonlinear dynamics
recurrences
visibility
transition networks

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
for (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Zou, Yong
Donner, Reik
Marwan, Norbert
Donges, Jonathan ...
Kurths, Jürgen
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Fysik
Artiklar i publikationen
Scientia sinica ...
Av lärosätet
Stockholms universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy