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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