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전산물리학:입실론_기계 [2019/01/22 13:18] – [$L=3$의 통계] admin | 전산물리학:입실론_기계 [2019/01/22 13:35] – [원인 상태 분할 구축 (Causual State Splitting Reconstruction, CSSR) 알고리듬] admin | ||
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입실론 기계(epsilon machine)은 시계열의 패턴을 찾기 위해 개발된 방법이다. 주어진 과거들에 대해 앞으로 나올 기호의 확률 분포를 보고 통계적으로 충분히 비슷할 경우 묶어서 하나의 ' | 입실론 기계(epsilon machine)은 시계열의 패턴을 찾기 위해 개발된 방법이다. 주어진 과거들에 대해 앞으로 나올 기호의 확률 분포를 보고 통계적으로 충분히 비슷할 경우 묶어서 하나의 ' | ||
- | ======원인 상태 분할 구축 (Causual State Splitting Reconstruction, | + | ======알고리듬====== |
- | 입실론 기계를 만들기 위한 | + | 입실론 기계를 만들기 위한 |
=====예: 짝수 과정(Even process)===== | =====예: 짝수 과정(Even process)===== | ||
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이는 제일 위에서 보여주었던 짝수 과정의 전이 도표를 성공적으로 재구축한 것이다. | 이는 제일 위에서 보여주었던 짝수 과정의 전이 도표를 성공적으로 재구축한 것이다. | ||
+ | ======코드====== | ||
+ | 제안자들이 직접 개발한 CMPy1.0은 비공개이다. 그 대안으로서 David Darmon의 공개 코드가 있다: | ||
+ | https:// | ||
+ | 이를 사용하기 위해서는 | ||
+ | * 분석하고 싶은 시계열을 data라는 디렉토리에 저장하고 | ||
+ | * demon_CSSR.py를 편집, 실행한다. | ||
+ | * transCSSR_results라는 디렉토리에 생성된 .dot 파일을 그래프로 변환한다. | ||
+ | * .dat_results라는 확장자를 가지는 파일 안에는 그래프에 대한 더 자세한 정보가 담겨있다. | ||
+ | |||
+ | 짝수 과정에 대해 실행해보면 다음과 같은 그래프를 얻는다. | ||
+ | |||
+ | {{:: | ||
======참고문헌====== | ======참고문헌====== | ||
* [[https:// | * [[https:// | ||
* [[http:// | * [[http:// | ||
+ | * http:// | ||
+ | * https:// | ||