Исследователи от Universidad de la Republica в Уругвае и Абердинского университета в Шотландии создали новый способ, дабы преобразовать эти из сложных совокупностей, снизив сумму потерянной ответственной информации, все еще применяя меньше вычислительной мощности, чем существующие способы. Они обрисовывают данный новый способ, что разрешает оценку возможностей в динамических совокупностях, в текущей проблеме Чаоса, от AIP Publishing.
Исторически, исследователи поделили эти от динамической совокупности до разделения Маркова – функция, которая обрисовывает пункт в космосе довольно времени, для того чтобы как модель, которая обрисовывает колебание маятника. Но разделение Маркова довольно часто непрактично в настоящих сценариях. В новом подходе исследователи применяют подвижное крайнее разделение, дабы искать пространство замечаемых переменных, каковые составляют информацию о временном последовательности для приблизительного разделения Маркова.«Марков, дробящий, преобразовывает постоянную траекторию динамической совокупности, сохраненной в переменных большого разрешения во что-то дискретное, которое возможно сохранено в конечном множестве переменных с конечной резолюцией, к примеру, алфавитом», сообщил Николас Рубидо Universidad de la Republica.
В большинстве случаев применяемый приблизительный способ уже существует, что части эти из временного последовательности в мусорные ведра гистограммы, но это применяет мусорные ведра, каковые являются всеми однообразными размер. В этом новом изучении исследователь установил границы мусорного ведра методом, что сокращает непредсказуемость в каждом мусорном ведре. Новый процесс преобразовывает мусорные ведра в легкие в обращении символические последовательности, каковые содержат солидную часть релевантной информации от совокупности. Rubido уподобляет процесс сжатию цифровой фотографии к более низкой резолюции, обеспечивая, что Вы имеете возможность все еще разобрать все объекты по изображению.
Новый способ возможно нужным в анализе любого вида временного последовательности, таким как предсказание отключения электричества, составляя производство электростанции, колеблющийся вход возобновляемых источников энергии и изменяющиеся требования потребителей. Rubido указал, что данный новый подход не предлагает преимущества перед некоторыми существующими способами для весьма несложных случаев, но заявил, что это могло быть особенно полезно для анализа большого измерения динамические совокупности, каковые скоро сокрушают существующую вычислительную мощность.«Чем выше сложность, тем более применимый и подходящий способ будет», сообщил Рубидо.
После этого, Rubido и его команда будут трудиться, дабы оптимизировать способ. На данный момент исследователи применяют «неотёсанную силу», дабы установить границы каждого мусорного ведра, но они имели возможность постараться переместить границы назад и вперед методом, которым руководят, обеспечивать, что они приобретают солидную часть информации, вероятной в каждой переменной.
Когда их способ оптимизирован, исследователи собираются заняться более сложными совокупностями, каковые уклонились от анализа.