Data-driven analysis of interactions between pairs and ensembles of coupled dynamics
- Autores: Petroula Laiou
- Directores de la Tesis: Ralph G. Andrzejak (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Pompeu Fabra ( España ) en 2017
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Dimitris Kugiumtzis (presid.), Vicente Gómez Cerdà (secret.), Joan Serra Julia (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones por la Universidad Pompeu Fabra
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TDX
- Resumen
La caracterización de interacciones entre dinámicas acopladas a partir de sus señales, es importante para entender los sistemas del mundo real.
Particularmente, la detección de interacciones direccionales tiene un papel fundamental en el análisis de dinámicas.
En las dinámicas acopladas unidireccionalmente, las interacciones direccionales pueden lograrse mediante el uso de técnicas dirigidas por datos. Sin embargo, para dinámicas más complejas, la caracterización de sus interacciones direccionales no es tan trivial. Para abordar el tema, hemos utilizado una medida basada en datos analizando señales de pares y grupos de dinámicas acopladas no idénticas. En particular, utilizamos una medida de espacio de estados no linear y una medida basada en fases. Para los pares de dinámicas acopladas bidireccionalmente, presentamos el concepto de impacto de acoplamiento que nos permite desvelar mejor el efecto real que tiene una dinámica sobre la otra con distintos niveles de asimetría. Además, demostramos que el acoplamiento y su dirección pueden ser detectados incluso para grandes conjuntos de dinámicas. Nuestros resultados ponen de manifiesto que las interacciones direccionales en dinámicas complejas pueden ser entendidas satisfactoriamente a partir del estudio de sus señales. Por lo tanto, nuestro trabajo evidencia que estas técnicas son prometedoras para la detección fehaciente de interacciones direccionales de señales del mundo real.
