數值解析線索的探討 2-2 　－時系列數值解析－

唯一有効的手段就是, 利用“混沌解析”的基本工具.  將觀測系統的運動變化所得到的時系列作“解析位相空間（状態空間）”.

例如,  對3次元的状態空間做解析的時候, 観測時一定程度上被除去噪音Ｎ個的時系列第m個的資料, X(m), 就下列步驟做解析.

1.     將每5個數據(資料)作配置變更(交換移動)、也就是做“時間的交換移動”.將手邊資料做成X(m)、X(m+5)、X(m+10), 3個數據.

2.     然後做成X m=（X(m),X(m+5),X(m+10)）的一個向量空間, 將x軸にX(m), y軸にX(m+5), z軸にX(m+10) 建立3次元空間.

3.     接著作(時間ｍ)的推移,  在這個時候 x-y-z 的空間中就會描繪出X m的向量軌跡.

  於是在這個向量軌跡中, 元有的非線形系统的动力會再表現（再構築）, 而給予這向量軌跡作出解析.

  做變換時間（時間遅緩）的時候, 選出 “抽出的數據数（独立的次元数）”與最適當數據, 其向量空間軌跡的集合體（稱之為奇妙的附帶物）, 也就是非線形系统的特徴. 然後,可以將其向量空間軌跡的集合體作為模特(模式)建構築起來, 藉此可以給予其模式作基礎系統的舉動預測或是診斷分析.

  也就是說

變換(移動)時間（時間遅緩）＝延遲時間,  或是, 延遲時間抽出的數據數＝獨立的次元数

  後者的“延遲時間抽出的數據數＝獨立的次元数”是甚麼呢？
  単純的意味著3個, 取得3個數據的話就是3次元的意思。
  例如, 任何次元皆可, 但確切說是幾次元較適切？又, 要如何判斷較為適當？要解說這麼複雜的內容, 還不如我們來試著拿樂透的時系列數據做一解析是驗. 3次元, 總言之, 在現實世界裡看得到的3次元現象, 就是樂透的3次元數値.

  以下是具體的解析方法筆記 :

  例如, 這一期抽選出的第一數字為5, 前一期第一數字為2, 因此將數値5作以下的表示

     （　2,　5　）

  也就是說, 這一期的出現數值是因為　前一期的出現數值→這一期的出現數值, 是稱之為 [移動勾配] 思維, 或是一種捕捉式的 [時間性移動].

接著我們要求出下一期的可能出現數值, 設定為X, 將數式再寫一次 =>（2, 5, X）

如此取得到的3個數数値, 因為是3個所以就成為3次元, 所要求的　X　的値也可以是稱之為“時間性移動”.

接著我們來討論延遲時間的問題,
  延遲時間是甚麼呢?  可以說是就是上記的表記方法中所表現出的相互各個數値. 在此比較可能成為問題化的是, 數值該如何設定時間。

  就此以上記為例, 測定的時間, 如果是每一週一回的話, 順著下去成為　2　5　X, 　在這場合之下　延遲時間表是為1 .　

  再來如果　延遲時間 為 2的時候又將是如何?
  其實也很簡單, 所求値X就如樣書寫下來即可!
  從 X看就是當前的5這個値. 這是往前推一週間的値, 從這裡我們可以了解到 延遲時間 2的値, 與一週間前的値是同様的値. 也就是說從 X 開始往前推算, 每2週間的値是有2個存在.

  在此重新再度整理一下筆記回顧看看.
  遅れ時間的意思就是, 超越時空所得連續値的事項？
  其求解方式,

 假定過去的當選數字或是當選軌跡會影響到次一回的數字當選. 當前的, 1週間前的,  2週間前的, 3・・・・所謂的 時間＝値的移動, 也就是 X値的予測考量方法. 接著要求的是 延遲時間的數值＝從過去數據中座標的抽出作業.

在此所求値設定為Z.

（X Y Z）在過去的數據資料庫中取得 X　Y同等數值, 或是類似數值.
這個時候 Z也必須要一起取得設定. 主要是因為Z是為候補数字.

例如, 以下的思考應該會比較容易理解.

  假設X→Y出現後跟著Z也出現的模式, 在過去曾經出現過幾回?. 因為如此, 所以下回Z出現的可能性也相對的提高.

這種思維就是 時系列數據抽出後再捕捉的一種預測方法.
普通一般來說, 利用出現紀錄表來做預測的時候, 只有所謂的“連続時間”在観念中考量的.　與過去數據資料統計値相對應預測, 「哪個數字出現後, 哪一個數字比較容易跟著出現」等等. 前提必須是「非連続現象, 說不一定是偶爾出現的現象」作為仮定思維邏輯.

要注意的是, 根據過去的數據資料而尋找出參考軌跡.

那就是“近接度”與“平行度”.
平行度也可以說是“移動勾配”.
基本的考量思維應該就是　延遲時間 1的時候, 是 與X　Y同値作為参考值.
如果要厳密的說的話, 其中應該是有某種的“潛規則” 存在吧？
還有某種程度對時序列的理解不足之故, 這只是個人的恣意性的讓諸君對樂透的數值解析有某種程度的認知而已.

最後, 依據上記所得到的座標,  在3次元上再構成就結束了.
具体的做法應該是如何呢？ 思考一下吧!!

下回介紹 數值解析線索的探討３　－累積－