Какие существуют компактные алгоритмы для генерации интересных данных временных рядов?

Question

Вопрос вроде говорит сам за себя.

Будь то для тестирования кода, или вы моделируете реальный процесс, или вы пытаетесь произвести впечатление на любимого человека, какие алгоритмы люди используют для создания интересных данных временных рядов? Есть ли хорошие ресурсы с консолидированным списком? Нет ограничений на значения (кроме плюс или минус бесконечность) или измерения, но я ищу примеры, которые люди нашли полезными или захватывающими на практике.

Бонусные баллы за скупые и читабельные образцы кода.

Answer 1

Существует множество генераторов PRN, и вы всегда можете получить бесплатные случайные биты или даже купить их на CD или DVD.

Я использовал простые генераторы синусоидальной волны, смешанные с некоторыми фазовыми и амплитудными шумами, чтобы получить сигналы, которые звучат и выглядят интересными для людей, когда их пропускают через динамики или свет, но я не знаю, что вы подразумеваю под интересным.

Есть способы генерирования данных, которые выглядят интересными в форме диаграммы, но они будут отличаться от данных, используемых на биржевой диаграмме, и ни один из них не создаст хороший " статический " изображение, полученное аналоговым телевидением, настроенным на нулевой канал.

Вы можете использовать игру жизни Конвея в качестве PRN и "слушать" в ячейки (или провести все ячейки через логическую схему), чтобы получить интересные сигналы на основе времени.

Было бы интересно взглянуть на график обновлений / вставок БД для Stackoverflow с течением времени, и вы могли бы добывать эти данные.

На самом деле существуют бесконечные способы создания " интересных " данные временного ряда. Можете ли вы сузить сферу своего вопроса?

Answer 2

У вас нет ответа для части алгоритма, но вы можете видеть, как "реалистично" ваши данные с Benford's закон

Answer 3

Попробуйте тип повторений, которые могут давать различные простые или хаотические ряды в зависимости от исследуемой части их фазовых пространств: самое простое, что я могу придумать, это логистическая карта x (n + 1) = r * x (n) * (1 - х (н)). С г ок. 3.57 вы получаете хаотические результаты, которые зависят от начальной точки.

Если вы построите график зависимости от времени, вы можете получить множество различных рядов, просто манипулируя этим параметром r. Если вы построите график как x (n + 1) v. X (n) без соединяющих точек, вы увидите, как простая парабола со временем обретает форму.

Это одна из самых основных функций из теории хаоса, она пробует более интересные полиномы, изображает их как x (n + 1) v. x (n) и наблюдает за формой, а затем строит график x (n) v. n это интересный и интересный способ создания сериалов.

График x (n + 1) v. x (n) делает это быстро очевидным, если вы посещаете только небольшое количество точек. Более глубокие рецидивы также становятся более интересными, и использование различных значений x (0) для проверки чувствительности к начальным условиям также представляет интерес.

Но для простоты, контроля по одному параметру и возможности найти что-то, что можно почитать о вашем повторении, будет трудно победить логистическую карту.

Я рекомендую: http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_map . У этого есть хорошее описание того, что ожидать от различных значений r.