ANÁLISIS NO LINEAL DE SERIES TEMPORALES DE SISTEMAS COMPLEJOS
Responsable: Luciano Zunino
Colaboradores:
Prof. Darío G. Pérez
Instituto de Física, Pontificia Universidad Católica de Valparaiso (PUCV), Valparaíso, Chile
Prof. Osvaldo A. Rosso
Instituto de Física, Universidade Federal de Alagoas (UFAL), BR 104 Norte km 97, Maceió, Alagoas, Brazil
Departamento de Informática en Salud, Hospital Italiano de Buenos Aires, Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Argentina
Prof. Damián Gulich
Centro de Investigaciones Ópticas, CONICET La Plata-CIC, C.C. 3, Gonnet, Argentina
Departamento de Ciencias Básicas, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de La Plata (UNLP), La Plata, Argentina
Prof. Gustavo Funes
Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Universidad de Los Andes, Mons. Alvaro del Portillo 12455, Las Condes Santiago, Chile
Dr. Felipe Olivares
Instituto de Física, Pontificia Universidad Católica de Valparaiso (PUCV), Valparaíso, Chile
Prof. Claudio R. Mirasso
Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos, IFISC (CSIC-UIB), Campus Universitat Illes Balears, Palma de Mallorca, Spain
Prof. Miguel Cornelles Soriano
Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos, IFISC (CSIC-UIB), Campus Universitat Illes Balears, Palma de Mallorca, Spain
Prof. Haroldo Valentin Ribeiro
Departamento de Física, Universidade Estadual de Maringá, Maringá, PR, Brazil
Prof. Aurelio F. Bariviera
Department of Business, Universitat Rovira i Virgili, Av. Universitat 1, Reus, Spain
Prof. Christopher W. Kulp
Department of Astronomy and Physics, Lycoming College, Williamsport, Pennsylvania, United States
Temas de investigación
- Dinámica caótica en láseres con retroalimentación óptica
- Análisis fractal y multifractal de series temporales
- Caracterizacion y discriminacion de sistemas estocásticos y caóticos mediante cuantificadores estadísticos
Breve resumen de investigaciones actuales
Especialización en el análisis de series temporales. A través de la caracterización de las fluctuaciones en el tiempo asociados a una variable significativa del sistema bajo estudio es posible obtener información relevante acerca de los mecanismos que gobiernan su dinámica. En tal sentido, se ha incursionado en técnicas fractales y multifractales, y en la estimación de cuantificadores derivados de la Teoría de la Información (medidas de entropía, complejidad, divergencias). Mediante estos análisis no lineales se procura, entre otras aspectos, discriminar dinámicas determinísticas caóticas de dinámicas puramente estocásticas.
Últimas publicaciones
A simple and fast representation space for classifying complex time series, Physics Letters A, Vol. 381 (11), 1021-1028, 2017. https://doi.org/10.1016/j.physleta.2017.01.047
Permutation entropy based time series analysis: Equalities in the input signal can lead to false conclusions, Physics Letters A, Vol. 381 (22), 1883-1892, 2017. https://doi.org/10.1016/j.physleta.2017.03.052
Characterizing time series via complexity-entropy curves, Physical Review E, Vol. 95 (6), 062106 (14 pages), 2017. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.95.062106
Using missing ordinal patterns to detect nonlinearity in time series data, Physical Review E, Vol. 96 (2), 022218 (10 pages), 2017. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.96.022218
Detecting nonlinearity in short and noisy time series using the permutation entropy, Physics Letters A, Vol. 381 (42), 3627-3635, 2017. https://doi.org/10.1016/j.physleta.2017.09.032
Multiscale permutation entropy analysis of laser beam wandering in isotropic turbulence, Physical Review E, Vol. 96 (4), 042207 (7 pages), 2017. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.96.042207
Characterization of time series via Rényi complexity-entropy curves, Physica A, Vol. 498, 74-85, 2018
https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.01.026
Application of permutation entropy and permutation min-entropy in multiple emotional states analysis of RRI time series, Entropy, Vol. 20 (3), 148, 2018
https://doi.org/10.3390/e20030148
An analysis of high frequency cryptocurrencies prices dynamics using permutation-information-theory quantifiers, Chaos, Vol 28 (7), 075511, 2018
https://doi.org/10.1063/1.5027153
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