Applications of Visibility Graphs for the representation of Time Series
[EN] In this thesis, we consider two problems: we first explore the application of visibility graphs for describing the orbits of a discrete dynamical system that is governed by a fractional version of the logistic equation. We also study how to use this type of graphs to study response time series...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/176012 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/176012 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Visibility graphs Power-law Ex-Gaussian Fractional logistic map Wu-Baleanu equation Fractional calculus Shannon entropy Chaos Dynamical systems Network theory MATEMATICA APLICADA |
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Applications of Visibility Graphs for the representation of Time Series Mira Iglesias, Ainara Visibility graphs Power-law Ex-Gaussian Fractional logistic map Wu-Baleanu equation Fractional calculus Shannon entropy Chaos Dynamical systems Network theory MATEMATICA APLICADA |
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Conejero Casares, José Alberto Navarro Pardo, Esperanza Departamento de Matemática Aplicada Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática Repositorio Institucional de la Universitat Politècnica de València Riunet |
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Visibility graphs Power-law Ex-Gaussian Fractional logistic map Wu-Baleanu equation Fractional calculus Shannon entropy Chaos Dynamical systems Network theory MATEMATICA APLICADA |
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Visibility graphs Power-law Ex-Gaussian Fractional logistic map Wu-Baleanu equation Fractional calculus Shannon entropy Chaos Dynamical systems Network theory MATEMATICA APLICADA |
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[EN] In this thesis, we consider two problems: we first explore the application of visibility graphs for describing the orbits of a discrete dynamical system that is governed by a fractional version of the logistic equation. We also study how to use this type of graphs to study response time series from the perspective of psychology. The preliminaries and introduction of these visibility graphs are presented in Chapter 1, where we revisit some basic facts from network science related to them. In the first part of this thesis, we analyze a phenomenon of mathematical nature. Wu and Baleanu introduced a fractional discrete dynamical system inspired by the fractional difference logistic equation. In order to study the trajectories of this model under this perspective of network science, in Chapter 2, we first review the most used fractional derivatives (Riemann-Liouville, Caputo, and Gründwald-Letnikov). Later, we show how to consider discrete fractional derivatives. Within our work, we present an alternative way of deducing the governing equation with respect to the one shown by Wu and Baleanu. We revisit the Wu-Baleanu equation in Chapter 3, focused on the visibility graphs of trajectories generated under different values of the scaling factor and the fractional exponent. We also study the existing connections between these parameters and the fitting with the degree distribution of the corresponding visibility graphs. When chaos is present, we link them with the exponent obtained when fitting the degree distribution to a power-law of the form x^(¿¿). With this approach, we provide an integrated vision of the dynamics of a family of fractional discrete dynamical systems that cannot be obtained from single Feigenbaum diagrams computed for each scaling factor and fractional exponent. We also connect the power-law exponent of the degree distribution fitting with the Shannon entropy of the visibility graphs degree distribution. In the second part, we analyze the response times of students to a binary decision task from the perspective of network science. We analyze the properties of the natural visibility graphs associated with their reaction time series. We observe that the degree distribution of these graphs usually fits a power-law distribution p(x) = x^(¿¿). We study the range in which parameter ¿ occurs and the changes of this exponent with respect to the age and gender of the students. Besides, we also study the links between the parameter ¿ and the ex-Gaussian distribution parameters that best fits each subject's response times. Finally, we outline some conclusions and perspectives of future research in both parts in Chapter 6. |
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In order to study the trajectories of this model under this perspective of network science, in Chapter 2, we first review the most used fractional derivatives (Riemann-Liouville, Caputo, and Gründwald-Letnikov). Later, we show how to consider discrete fractional derivatives. Within our work, we present an alternative way of deducing the governing equation with respect to the one shown by Wu and Baleanu. We revisit the Wu-Baleanu equation in Chapter 3, focused on the visibility graphs of trajectories generated under different values of the scaling factor and the fractional exponent. We also study the existing connections between these parameters and the fitting with the degree distribution of the corresponding visibility graphs. When chaos is present, we link them with the exponent obtained when fitting the degree distribution to a power-law of the form x^(¿¿). With this approach, we provide an integrated vision of the dynamics of a family of fractional discrete dynamical systems that cannot be obtained from single Feigenbaum diagrams computed for each scaling factor and fractional exponent. We also connect the power-law exponent of the degree distribution fitting with the Shannon entropy of the visibility graphs degree distribution. In the second part, we analyze the response times of students to a binary decision task from the perspective of network science. We analyze the properties of the natural visibility graphs associated with their reaction time series. We observe that the degree distribution of these graphs usually fits a power-law distribution p(x) = x^(¿¿). We study the range in which parameter ¿ occurs and the changes of this exponent with respect to the age and gender of the students. Besides, we also study the links between the parameter ¿ and the ex-Gaussian distribution parameters that best fits each subject's response times. Finally, we outline some conclusions and perspectives of future research in both parts in Chapter 6.[ES] En esta tesis, hemos considerado dos problemas: primero exploramos la aplicación de los grafos de visibilidad para describir las órbitas de un sistema dinámico discreto que está gobernado por una versión fraccionaria de la ecuación logística. Además, también estudiamos cómo usar este tipo de grafos para estudiar series temporales de tiempos de respuesta desde una perspectiva psicológica. Los preliminares, así como una introducción a estos grafos de visibilidad, se presentan en el Capítulo 1, donde revisitamos algunos hechos básicos de la ciencia de redes relacionados con dichos grafos. En la primera parte de esta tesis, analizamos un fenómeno de naturaleza matemática. Wu y Baleanu introdujeron un sistema dinámico discreto fraccionario inspirado en la ecuación logística con derivadas fraccionarias. Con el propósito de estudiar las trayectorias de este modelo desde la perspectiva de la ciencia de redes, en el Capítulo 2, primero revisamos las derivadas fraccionarias más utilizadas (Riemann-Liouville, Caputo y Gründwald-Letnikov). Posteriormente, mostramos cómo considerar derivadas fraccionarias discretas. En nuestro trabajo, presentamos una forma alternativa de deducir la ecuación gobernante con respecto a la presentada por Wu y Baleanu. Revisitamos la ecuación de Wu-Baleanu en el Capítulo 3, centrado en los grafos de visibilidad de trayectorias generadas a partir de distintos valores del factor de escala y del exponente fraccionario. También estudiamos la existencia de conexiones entre estos parámetros y el ajuste de la distribución de los grados de los correspondientes grafos de visibilidad. Cuando el caos está presente, los enlazamos con el exponente obtenido al ajustar la distribución de los grados a una ley de potencias de la forma x^(¿¿). A través de este enfoque, proporcionamos una visión integrada de la dinámica de una familia de sistemas dinámicos discretos fraccionarios que no se pueden obtener a partir de diagramas de Feigenbaum individuales calculados para cada factor de escala y exponente fraccionario. Además, relacionamos el exponente de la ley de potencias del ajuste de la distribución de grados con la entropía de Shannon de la distribución de grados de los grafos de visibilidad. En la segunda parte, analizamos el tiempo de respuesta de un grupo de estudiantes que realizaron una tarea de decisión binaria desde la perspectiva de la ciencia de redes. Estudiamos las propiedades de los grafos de visibilidad natural asociados con sus correspondientes series de tiempos de respuesta. Observamos que la distribución de los grados de estos grafos normalmente sigue una distribución ley de potencias p(x) = x^(¿¿). Analizamos el rango en el cual el parámetro ¿ se mueve y los cambios de este exponente con respecto a la edad y el sexo de los estudiantes. Por otro lado, también estudiamos la relación entre el parámetro ¿ y los parámetros de la distribución ex-Gaussiana que mejor se ajusta al tiempo de respuesta de cada sujeto. Finalmente, destacamos algunas conclusiones y perspectivas de investigación futura en ambas líneas de trabajo en el Capítulo 6.[CA] En aquesta tesi, hem considerat dos problemes: primer explorem l'aplicació dels grafs de visibilitat per a descriure les òrbites d'un sistema dinàmic discret que està governat per una versió fraccionària de l'equació logística. A més a més, també estudiem com emprar aquest tipus de grafs per a analitzar sèries temporals de temps de resposta des d'una perspectiva psicològica. Els preliminars, així com una introducció a aquests grafs de visibilitat, es presenten al Capítol 1, on revisitem alguns fets bàsics de la ciència de xarxes relacionats amb ells. En la primera part d'aquesta tesi, analitzem un fenomen de naturalesa matemàtica. Wu i Baleanu van introduir un sistema dinàmic discret fraccionari inspirat en l'equació logística amb derivades fraccionàries. Amb el fi d'estudiar les trajectòries d'aquest model des d'una perspectiva de la ciència de xarxes, en el Capítol 2, primer revisem les derivades fraccionàries més utilitzades (Riemann-Liouville, Caputo i Gründwald-Letnikov). Posteriorment, mostrem com considerar derivades fraccionàries discretes. Al nostre treball, presentem una forma alternativa de deduir l'equació governant respecte a la presentada per Wu i Baleanu. Revisitem l'equació de Wu-Baleanu al Capítol 3, focalitzat en els grafs de visibilitat de trajectòries generades a partir de valors diferents del factor d'escala i de l'exponent fraccionari. També estudiem l'existència de connexions entre aquests paràmetres i l'ajust de la distribució dels graus dels corresponents grafs de visibilitat. Quan el caos hi és, els enllacem amb l'exponent que hem obtés en ajustar la distribució dels graus a una llei de potències de la forma x^(¿¿). Des d'aquesta perspectiva, proporcionem una visió integrada de la dinàmica d'una família de sistemes dinàmics discrets fraccionaris que no es poden obtenir a partir de diagrames de Feigenbaum individuals calculats per a cada factor d'escala i exponent fraccionari. A més a més, relacionem l'exponent de la llei de potències de l'ajust de la distribució de graus amb l'entropia de Shannon de la distribució de graus dels grafs de visibilitat. A la segona part, analitzem el temps de resposta d'un grup d'estudiants que realitzaren una tasca de decisió binària des del punt de vista de la ciència de xarxes. Estudiem les propietats dels grafs de visibilitat natural associats amb les seues corresponents sèries temporals de temps de resposta. Observem que la distribució dels graus d'aquests grafs normalment segueix una distribució llei de potències p(x) = x^(¿¿). Analitzem el rang en què el paràmetre ¿ es mou i els canvis d'aquest exponent respecte a l'edat i el sexe dels estudiants. D'altra banda, també estudiem la relació entre el paràmetre ¿ i els paràmetres de la distribució ex-Gaussiana que millor fita el temps de resposta de cada subjecte. Finalment, destaquem algunes conclusions i perspectives d'investigació futura en ambdues línies de treball en el Capítol 6.Universitat Politècnica de ValènciaConejero Casares, José AlbertoNavarro Pardo, EsperanzaDepartamento de Matemática AplicadaInstituto Universitario de Matemática Pura y AplicadaEscuela Técnica Superior de Ingeniería InformáticaRepositorio Institucional de la Universitat Politècnica de València Riunet20212021-11-0420212021-09-30doctoral thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06AMhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aainfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttps://riunet.upv.es/handle/10251/176012reponame:RiuNet. 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