非線形時系列解析の基礎理論

気象、地震、神経細胞・脳の活動、金融・株取引、再生可能エネルギー。多種多様な時系列データの非線形解析に必要な基礎理論を第一人者らがまとめた、ＡＩ、データサイエンス時代のいま、必須の書籍。

目次 : 非線形時系列解析とは/ 状態空間の再構成/ 時系列データのカオス的特徴/ リカレンスプロット/ 記号力学的アプローチを使った時系列データ解析/ 非線形時系列解析における仮説検定/ 非線形予測/ 点過程時系列データ解析/ 因果性解析/ 状態遷移の予兆検知/ 高次元性、非定常性、確率論性への対処技術/ 多変数短期時系列データの非線形予測：ランダム分布埋め込み法と埋め込み空間の変換

【著者紹介】
平田祥人 : 筑波大学システム情報系准教授、Ｄｏｃｔｏｒ　ｏｆ　Ｐｈｉｌｏｓｏｐｈｙ。１９９８年東京大学工学部計数工学科卒業。東京大学生産技術研究所特任准教授、同大大学院情報理工学系研究科准教授等を経て、現職。専門は、非線形時系列解析、染色体の３次元構造再構成

陳洛南 : 中国科学院教授、東京大学国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構客員教員、博士（工学）。１９８４年華中科技大学（ＨＵＳＴ）工学部電気工学科卒業、大阪産業大学工学部教授、東京大学生産技術研究所客員教授などを経て、現職。専門は、非線形ダイナミクス、時系列解析、機械学習など

合原一幸 : 東京大学特別教授、名誉教授、同国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構副機構長、工学博士。１９７７年東京大学工学部卒業、同大大学院新領域創成科学研究科・工学系研究科・情報理工学系研究科教授・同大生産技術研究所教授などを経て現職（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）