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  Trends in recurrence analysis of dynamical systems

Marwan, N., Krämer, K.-H. (2023): Trends in recurrence analysis of dynamical systems. - European Physical Journal - Special Topics, 232, 5-27.
https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-022-00739-8

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Marwan_2023_s11734-022-00739-8.pdf (Verlagsversion), 2MB
Name:
Marwan_2023_s11734-022-00739-8.pdf
Beschreibung:
-
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Marwan, Norbert1, Autor              
Krämer, Kai-Hauke1, Autor              
Affiliations:
1Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The last decade has witnessed a number of important and exciting developments that had been achieved for improving recurrence plot-based data analysis and to widen its application potential. We will give a brief overview about important and innovative developments, such as computational improvements, alternative recurrence definitions (event-like, multiscale, heterogeneous, and spatio-temporal recurrences) and ideas for parameter selection, theoretical considerations of recurrence quantification measures, new recurrence quantifiers (e.g. for transition detection and causality detection), and correction schemes. New perspectives have recently been opened by combining recurrence plots with machine learning. We finally show open questions and perspectives for futures directions of methodical research.

Details

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Sprache(n): eng - Englisch
 Datum: 2023-01-042023-02-01
 Publikationsstatus: Final veröffentlicht
 Seiten: 23
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1140/epjs/s11734-022-00739-8
MDB-ID: No data to archive
PIKDOMAIN: RD4 - Complexity Science
Organisational keyword: RD4 - Complexity Science
Working Group: Development of advanced time series analysis techniques
Research topic keyword: Nonlinear Dynamics
Model / method: Nonlinear Data Analysis
Model / method: Quantitative Methods
OATYPE: Hybrid - DEAL Springer Nature
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: European Physical Journal - Special Topics
Genre der Quelle: Zeitschrift, SCI, Scopus, p3
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 232 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 5 - 27 Identifikator: CoNE: https://publications.pik-potsdam.de/cone/journals/resource/150617
Publisher: Springer