Quali sono alcuni algoritmi compatti per generare dati di serie temporali interessanti?

Question

La domanda in un certo senso dice tutto.

Che si tratti di scopi di test del codice, o di modellare un processo del mondo reale, o di cercare di impressionare una persona cara, quali sono alcuni algoritmi che le persone utilizzano per generare dati di serie temporali interessanti?Esistono buone risorse là fuori con un elenco consolidato?Nessun vincolo sui valori (tranne più o meno infinito) o sulle dimensioni, ma sto cercando esempi che le persone hanno trovato utili o interessanti nella pratica.

Punti bonus per esempi di codice parsimoniosi e leggibili.

Answer 1

Ci sono un sacco di generatori di PRN là fuori e puoi sempre procurartene bit casuali liberi, o addirittura acquistarli su CD o DVD.

Ho usato semplici generatori di onde sinusoidali mescolati insieme a un po' di rumore di fase e di ampiezza inserito per ottenere segnali che suonino e sembrino interessanti per gli esseri umani quando vengono trasmessi attraverso altoparlanti o luci, ma non so cosa Voi intendo per interessante.

Esistono modi per generare dati che sembrano interessanti in forma di grafico, ma sarebbero diversi dai dati utilizzati su un grafico azionario, e nessuno dei due creerebbe una bella immagine "statica" come quella prodotta da un televisore analogico sintonizzato su un canale nullo.

Puoi usare il gioco della vita di Conway come un PRN e "ascoltare" le cellule (o far passare tutte le cellule attraverso un circuito logico) per ottenere alcuni segnali interessanti basati sul tempo.

Sarebbe interessante osservare il grafico degli aggiornamenti/inserimenti DB per Stackoverflow nel tempo e potresti estrarre tali dati.

Esistono davvero infiniti modi per generare dati di serie temporali "interessanti".Puoi restringere l'ambito della tua domanda?

Answer 2

Non hai una risposta per la parte dell'algoritmo ma puoi vedere quanto sono "realistici" i tuoi dati La legge di Benford

Answer 3

Prova il tipo di ricorrenze che possono dare serie variamente semplici o caotiche in base alla parte dei loro spazi di fase che esplori:la più semplice che mi viene in mente è la mappa logistica x(n+1) = r * x(n) * ( 1 - x(n) ).Con r ca.3.57 si ottengono risultati caotici che dipendono dal punto iniziale.

Se rappresenti graficamente questo rispetto al tempo puoi ottenere molte serie diverse semplicemente manipolando quel parametro r.Se dovessi rappresentarlo graficamente come x(n+1) v.x(n) senza collegare punti, vedi una semplice parabola prendere forma nel tempo.

Questa è una delle funzioni più basilari della teoria del caos e dei polinomi più interessanti, rappresentandoli graficamente come x(n+1) v.x(n) e osservare la forma di una forma, quindi rappresentare graficamente x(n) v.n è un modo divertente e interessante per creare serie.

Rappresentazione grafica di x(n+1) v.x(n) rende subito ovvio se stai visitando solo un numero limitato di punti.Anche le ricorrenze più profonde diventano più interessanti ed è interessante anche l'utilizzo di diversi valori di x(0) per verificare la sensibilità alle condizioni iniziali.

Ma in termini di semplicità, controllo tramite un singolo parametro e capacità di trovare qualcosa da leggere sulla tua ricorrenza, sarà difficile battere la mappa logistica.

Raccomando: http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_map.Ha una bella descrizione di cosa aspettarsi da diversi valori di r.