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論文資訊
- 類型：工作論文
- 編號：工作論文 #489
- 日期：2026-03-18
摘要
符號動力學已被證明是分析非線性動力系統中導致不可預測性和隨機行為的機制的寶貴工具。令人驚訝的是，連續狀態空間的離散劃分可以產生行為的粗粒度描述，準確地描述底層混沌吸引子的不變屬性。特別是，資訊產生率的度量——拓撲和度量熵率——可以根據馬可夫或產生分區的輸出來估計。在這裡，我們開發了 $k$ 階馬可夫鏈的貝葉斯推理，作為一種從粗粒度動力系統產生的離散數據的有限樣本中查找生成分區和估計熵率的方法。