г. Москва и Московская область, Россия
г. Москва и Московская область, Россия
УДК 51 Математика
ББК 22 Физико-математические науки
Предметом настоящей работы является исследование временных рядов флуктуаций или шумоподобных временных рядов. Очень часто такие временные ряды рассматриваются как эталон случайности. Так, например, временные ряды флуктуаций скорости альфа-распада обычно используются как очень высококачественный генератор случайных чисел. Считается, что локально такие временные ряды являются совершенно случайными и не несут в себе никакой информации. Поэтому, основные методы их исследования являются глобальными, например, функция распределения.
перестановочная энтропия, модель, шумоподобные временные ряды
1. Шноль С.Э. Космофизические факторы в случайных процессах. Стокгольм, Шведский физический архив, 2009 - 338с.
2. Шноль С.Э., Коломбет В.А., Пожарский Э.В., Зенченко Т.А., Зверева И.М., Конрадов А.А. О реализации дискретных состояний в ходе флуктуаций в макроскопических процессах // УФН, 1998, 168(10) с. 1129-1140.
3. С.Э. Шноль, В.А. Панчелюга Феномен макроскопических флуктуаций. Методика измерений и обработки экспериментальных данных. // Мир измерений, 2007, №6, с. 49-55.
4. Панчелюга В.А., Панчелюга М.С. Фрактальная размерность и гистограмный метод: методика и некоторые предварительные результаты анализа шумоподобных временных рядов // Биофизика, 2013, том. 58, вып. 2, с. 377-384.
5. Панчелюга В.А., Панчелюга М.С. Локальный фрактальный анализ шумоподобных временных рядов методом всех сочетаний // Гиперкомплексные числа в геометрии и физике, 2014, том. 11, вып. 1, №21, с.107-133.
6. Панчелюга В.А., Панчелюга М.С. Локальный фрактальный анализ шумоподобных временных рядов методом всех сочетаний в диапазоне периодов 1-115 мин // Биофизика, 2015, том. 60, вып. 2, с. 395-410.
7. Панчелюга В.А., Панчелюга М.С. Некоторые предварительные результаты локального фрактального анализа шумоподобных временных рядов методом всех сочетаний // Гиперкомплексные числа в геометрии и физике, 2014, том. 11, вып. 1, №21, с. 134-156.
8. В.А. Панчелюга, М.С. Панчелюга, О.Ю. Серая Предварительные результаты исследования внутрисуточных периодов во временных рядах флуктуаций скорости альфа-распада // Гиперкомплексные числа в геометрии и физике, 2016, т. 13, вып. 2, № 25, с. 211-216.
9. Панчелюга В.А., Владимирский Б.М., Панчелюга М.С., Серая О.Ю., Панихин В.А. Выраженность периодов 50, 80 и 160 мин во временных рядах флуктуаций скорости альфа-распада // Сборник трудов XXI Всероссийской конференции «Солнечная и солнечно-земная физика - 2017», Санкт-Петербург, Пулково, 10-14 октября 2017 г., с. 261-264.
10. S.Siparov, V.Samodurov, and G.Laptev Origin of observed periodic components in astrophysical masers’ spectra // Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2017, 467, pp. 2813-2819.
11. Панчелюга В.А., Панчелюга М.С. О связи между спектром периодов во временных рядах флуктуаций скорости альфа-распада и периодическими компонентами в спектрах астрофизических мазеров // Материалы XIII Международной конференции "Финслеровы обобщения теории относительности" (FERT-2017) / Ред.: Павлов Д.Г., Панчелюга В.А. - Москва, 11-й формат, 2017 - с.69-70.
12. Панчелюга В.А., Владимирский Б.М., Панчелюга М.С. О совпадении спектра периодов во временных рядах флуктуаций скорости альфа-распада с периодическими компонентами в спектрах астрофизических мазеров // Система "Планета Земля": XXV лет семинару «Система «Планета Земля» (1994-2019) М., ЛЕНАНД, 2019 - с.115-118.
13. Панчелюга В.А., Владимирский Б.М., Панчелюга М.С. О некоторых возможных механизмах связи между спектром периодов во временных рядах флуктуаций скорости альфа-распада и периодическими компонентами в спектрах астрофизических мазеров // Материалы XIV Международной конференции «Финслеровы обобщения теории относительности» (FERT-2018) / Ред.: Павлов Д.Г., Панчелюга В.А., М., 11-й формат, 2018, с.89-91.
14. В.А. Панчелюга, М.С. Панчелюга О совпадении спектра периодов в флуктуациях скорости альфа-распада со спектром вращательных периодов астероидов // Материалы XV Международной конференции «Финслеровы обобщения теории относительности» (FERT-2019) / Ред.: Павлов Д.Г., Панчелюга В.А. - Москва, 11-й формат, 2019 - с.27-29.
15. М.Е. Диатроптов, В.А. Панчелюга, М.С. Панчелюга О совпадении спектра периодов во временных рядах флуктуаций температуры скворцов и крыс со спектром периодов флуктуаций скорости альфа-распада // Материалы XV Международной конференции «Финслеровы обобщения теории относительности» (FERT-2019) / Ред.: Павлов Д.Г., Панчелюга В.А. - Москва, 11-й формат, 2019 - с.30-35.
16. Панчелюга В.А., Тирас Х.П., Новиков К.Н., Панчелюга М.С., Нефёдова С.Е. О совпадении спектра периодов во временных рядах хемолюминесценции планарий со спектром периодов, найденным во временных рядах флуктуаций скорости альфа-распада // Материалы XV Международной конференции «Финслеровы обобщения теории относительности» (FERT-2019) / Ред.: Павлов Д.Г., Панчелюга В.А. - Москва, 11-й формат, 2019 - с.36-41.
17. C. Bandt, B. Pompe Permutation Entropy: A Natural Complexity Measure for Time Series // Phys. Rev. Lett., 2002, vol.88, No.17, 174102.
18. C. Bian, C. Qin, Q. D. Y. Ma, Q. Shen Modified permutation-entropy analysis of heartbeat dynamics // Phys. Rev., 2012, E 85, 021906.
19. Y. Cao, W.-W. Tung, J. B. Gao, V. A. Protopopescu, L. M. Hively Detecting dynamical changes in time series using the permutation entropy // Phys. Rev., 2004, E70, 046217.
20. B. Fadlallah, B. Chen, A. Keil, and J. Principe Weighted-permutation entropy: A complexity measure for time series incorporating amplitude information // Phys. Rev., 2013, E 87, 022911.
21. Q. Li, Z. Fu Permutation entropy and statistical complexity quantifier of nonstationarity effect in the vertical velocity records // Phys. Rev., 2014, E 89, 012905.
22. R. Lo ́pez-Ruiz, H. L. Mancini, X. Calbet // Phys. Lett., 1995, A 209, 321.
23. P. J. Week, D. A. Schaffner, M. R. Brown Permutation entropy and statistical complexity analysis of turbulence in laboratory plasmas and the solar wind // Phys. Rev., 2015, E 91, 023101.
24. L. Zunino, M.C. Soriano, I. Fischer, O.A. Rosso, C.R. Mirasso Permutation-information-theory approach to unveil delay dynamics from time-series analysis // Phys. Rev., 2010, E82, 046212.
