中間的なネットワーク表現によって複雑系の大域的な時間発展の特徴を明らかにする
Characterizing global evolutions of complex systems via intermediate network representations
2012年5月25日 Scientific Reports 2 : 423 doi: 10.1038/srep00423
近年の計測技術の発達により、多くの要素の時系列を同時に観察することが可能になっている。そのため、個々の時系列のダイナミクスのみならず、その相互作用を理解することも重要である。複数の時系列どうしの相互作用を分析する方法は多数存在するが、そうした相互作用の大域的な経時変化を表す方法はほとんど存在しない。本論文では、複雑系内の相互作用の大域的な時間発展を視覚化する方法を提案する。この方法は2つの段階によって構成されている。第一段階では、ネットワーク表現のメタ時系列を構築する。第二段階では、距離およびリカレンスプロットを用いて、そのメタ時系列の分析および視覚化を行う。中間的なネットワーク表現を用いたこの2段階の方法により、外国為替市場の半日周期性、および知覚交替に関連する脳内の特異な機能的ネットワークが明らかにされた。
- FIRST 合原最先端数理モデルプロジェクト
- 東京大学生産技術研究所
- 東京大学先端科学技術研究センター
*岩山 幸治、平田 祥人は、本研究に同等に貢献している。
Recent developments in measurement techniques have enabled us to observe the time series of many components simultaneously. Thus, it is important to understand not only the dynamics of individual time series but also their interactions. Although there are many methods for analysing the interaction between two or more time series, there are very few methods that describe global changes of the interactions over time. Here, we propose an approach to visualise time evolution for the global changes of the interactions in complex systems. This approach consists of two steps. In the first step, we construct a meta-time series of networks. In the second step, we analyse and visualise this meta-time series by using distance and recurrence plots. Our two-step approach involving intermediate network representations elucidates the half-a-day periodicity of foreign exchange markets and a singular functional network in the brain related to perceptual alternations.
