Quels sont les algorithmes compacts permettant de générer des données de séries chronologiques intéressantes ?

Question

La question dit en quelque sorte tout.

Que ce soit à des fins de test de code, que vous modélisiez un processus du monde réel ou que vous essayiez d'impressionner un être cher, quels sont les algorithmes que les gens utilisent pour générer des données de séries chronologiques intéressantes ?Existe-t-il de bonnes ressources avec une liste consolidée ?Aucune contrainte sur les valeurs (sauf plus ou moins l'infini) ou les dimensions, mais je recherche des exemples que les gens ont trouvés utiles ou passionnants dans la pratique.

Points bonus pour les échantillons de code parcimonieux et lisibles.

Answer 1

Il existe une tonne de générateurs PRN, et vous pouvez toujours obtenir bits aléatoires gratuits, ou même les acheter sur CD ou DVD.

J'ai utilisé de simples générateurs d'ondes sinusoïdales mélangés à du bruit de phase et d'amplitude pour obtenir des signaux qui semblent intéressants pour les humains lorsqu'ils sont transmis à des haut-parleurs ou à des lumières, mais je ne sais pas quoi. toi veux dire par intéressant.

Il existe des moyens de générer des données qui semblent intéressantes sous forme de graphique, mais qui seraient différentes des données utilisées sur un graphique boursier, et aucune ne donnerait une belle image "statique" telle que celle produite par une télévision analogique réglée sur un canal nul.

Vous pouvez utiliser le jeu de la vie de Conway comme PRN et « écouter » les cellules (ou faire passer toutes les cellules via un circuit logique) pour obtenir des signaux temporels intéressants.

Il serait intéressant de regarder le graphique des mises à jour/insertions de base de données pour Stackoverflow au fil du temps, et vous pourriez exploiter ces données.

Il existe vraiment une infinité de façons de générer des données de séries chronologiques « intéressantes ».Pouvez-vous restreindre la portée de votre question ?

Answer 2

Je n'ai pas de réponse pour la partie algorithme mais vous pouvez voir à quel point vos données sont "réalistes" avec loi de Benford

Answer 3

Essayez le type de récurrences qui peuvent donner des séries plus ou moins simples ou chaotiques en fonction de la partie de leurs espaces de phases que vous explorez :la plus simple à laquelle je puisse penser est la carte logistique x(n+1) = r * x(n) * ( 1 - x(n) ).Avec r env.3.57 vous obtenez des résultats chaotiques qui dépendent du point initial.

Si vous représentez cela en fonction du temps, vous pouvez obtenir de nombreuses séries différentes simplement en manipulant ce paramètre r.Si vous deviez le représenter graphiquement sous la forme x(n+1) v.x(n) sans points de connexion, vous voyez une simple parabole prendre forme au fil du temps.

Il s'agit de l'une des fonctions les plus fondamentales de la théorie du chaos et de l'essai de polynômes plus intéressants, en les représentant graphiquement sous la forme x(n+1) v.x(n) et regarder une forme se former, puis tracer graphiquement x(n) v.n est une façon amusante et intéressante de créer des séries.

Représenter graphiquement x(n+1) v.x(n) le rend rapidement évident si vous ne visitez qu'un petit nombre de points.Les récurrences plus profondes deviennent également plus intéressantes, et l'utilisation de différentes valeurs de x(0) pour vérifier la sensibilité aux conditions initiales est également intéressante.

Mais pour la simplicité, le contrôle par un seul paramètre et la possibilité de trouver quelque chose à lire sur votre récurrence, il sera difficile de battre la carte logistique.

Je recommande: http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_map.Il contient une belle description de ce à quoi s’attendre des différentes valeurs de r.