興味深い時系列データを生成するためのコンパクトなアルゴリズムは何ですか?

Question

この質問がすべてを物語っています。

コードのテスト目的であっても、現実世界のプロセスをモデル化している場合でも、愛する人に好印象を与えたい場合でも、興味深い時系列データを生成するために人々が使用するアルゴリズムにはどのようなものがあるでしょうか?統合されたリストを備えた優れたリソースはありますか?値 (プラスまたはマイナスの無限大を除く) や次元に制約はありませんが、実際に人々が役立つ、または興味深いと感じた例を探しています。

節約的で読みやすいコード サンプルに対するボーナス ポイント。

Answer 1

PRN ジェネレーターは世の中にたくさんあり、いつでも入手できます。 無料のランダムビット, 、または CD または DVD で購入することもできます。

シンプルな正弦波発生器を使用し、位相ノイズと振幅ノイズを混ぜ合わせて、スピーカーや照明を通して人間にとって興味深い音や見た目をする信号を取得しましたが、何が原因なのかはわかりません。 あなた 興味深いという意味です。

チャート形式で興味深いデータを生成する方法はありますが、それは株価チャートで使用されるデータとは異なりますし、どちらも、ヌル チャンネルに同調したアナログ テレビによって生成されるような優れた「静的」画像を作成することはできません。

Conway のライフ ゲームを PRN として使用し、セルを「リッスン」して (または論理回路を通してすべてのセルを実行して)、興味深い時間ベースの信号を取得できます。

Stackoverflow の DB 更新/挿入のグラフを経時的に見ると興味深いでしょうし、そのデータをマイニングすることもできます。

「興味深い」時系列データを生成する方法は本当に無限にあります。質問の範囲を狭めていただけますか？

Answer 2

アルゴリズム部分については答えがありませんが、データがどの程度「現実的」であるかはわかります。 ベンフォードの法則

Answer 3

探索する位相空間の一部に基づいて、さまざまな単純または混沌とした系列を与えることができる種類の反復を試してください。私が考える最も単純なものは、ロジスティック マップ x(n+1) = r * x(n) * ( 1 - x(n) ) です。約r付き3.57 では、初期点に依存する混沌とした結果が得られます。

これを時間とグラフにすると、パラメーター r を操作するだけで、さまざまな系列を取得できます。それを x(n+1) v としてグラフ化するとします。点を接続せずに x(n) を計算すると、時間の経過とともに単純な放物線が形を成すことがわかります。

これはカオス理論の最も基本的な関数の 1 つであり、より興味深い多項式を試して、それらを x(n+1) v としてグラフ化します。x(n) を作成して形状を観察し、x(n) v をグラフ化します。n はシリーズを作成するための楽しくて興味深い方法です。

x(n+1) のグラフ化 v.x(n) を使用すると、少数のポイントのみを訪問しているかどうかがすぐにわかります。より深い再帰も同様に興味深いものとなり、x(0) のさまざまな値を使用して初期条件に対する感度をチェックすることも興味深いものになります。

しかし、シンプルさ、単一パラメータによる制御、再発について読み取るべき情報を見つける機能という点では、ロジスティック マップに勝るものはありません。

お勧めします： http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_map. 。r のさまざまな値から何が期待できるかについての優れた説明が含まれています。