Sistemas complexos, séries temporais e previsibilidade
Para qualquer sistema observado, físico ou qualquer outro, geralmente se deseja fazer predições para sua evolução futura. Algumas vezes, muito pouco é conhecido sobre o sistema. Se uma série temporal é a única fonte de informação no sistema, predições de valores futuros da série requer uma modelagem...
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Universidade do Estado do Rio de Janeiro
2011
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ndltd-IBICT-urn-repox.ist.utl.pt-UERJ-oai-www.bdtd.uerj.br-20392018-05-23T23:33:23Z Sistemas complexos, séries temporais e previsibilidade Complex systems, time series and predictability Henrique Carli Luis Antonio Campinho Pereira da Mota Luiz Guilherme Silva Duarte Caio Henrique Lewenkopf Eduardo Vasquez Corrêa Silva Análise de séries temporais - Métodos de simulação Sistemas dinâmico diferenciais Probabilidades Comportamento caótico nos sistemas Analysis of time series-Simulation methods Differentiable dynamical systems Probabilities Chaotic behavior in systems SISTEMAS DINAMICOS Para qualquer sistema observado, físico ou qualquer outro, geralmente se deseja fazer predições para sua evolução futura. Algumas vezes, muito pouco é conhecido sobre o sistema. Se uma série temporal é a única fonte de informação no sistema, predições de valores futuros da série requer uma modelagem da lei da dinâmica do sistema, talvez não linear. Um interesse em particular são as capacidades de previsão do modelo global para análises de séries temporais. Isso pode ser um procedimento muito complexo e computacionalmente muito alto. Nesta dissertação, nos concetraremos em um determinado caso: Em algumas situações, a única informação que se tem sobre o sistema é uma série sequencial de dados (ou série temporal). Supondo que, por detrás de tais dados, exista uma dinâmica de baixa dimensionalidade, existem técnicas para a reconstrução desta dinâmica.O que se busca é desenvolver novas técnicas para poder melhorar o poder de previsão das técnicas já existentes, através da programação computacional em Maple e C/C++. 2011-02-04 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=3296 por info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Universidade do Estado do Rio de Janeiro Programa de Pós-graduação em Física UERJ BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro instacron:UERJ |
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Para qualquer sistema observado, físico ou qualquer outro, geralmente se deseja fazer predições para sua evolução futura. Algumas vezes, muito pouco é conhecido sobre o sistema. Se uma série temporal é a única fonte de informação no sistema, predições de valores futuros da série requer uma modelagem da lei da dinâmica do sistema, talvez não linear. Um interesse em particular são as capacidades de previsão do modelo global para análises de séries temporais. Isso pode ser um procedimento muito complexo e computacionalmente muito alto. Nesta dissertação, nos concetraremos em um determinado caso: Em algumas situações, a única informação que se tem sobre o sistema é uma série sequencial de dados (ou série temporal). Supondo que, por detrás de tais dados, exista uma dinâmica de baixa dimensionalidade, existem técnicas para a reconstrução desta dinâmica.O que se busca é desenvolver novas técnicas para poder melhorar o poder de previsão das técnicas já existentes, através da programação computacional em Maple e C/C++.
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