太阳黑子序列统计特征的复杂网络方法

复杂网络方法最近已发展为研究时间序列数据统计特征的替代框架。我们对每日和每月的太阳黑子序列进行了可见图分析。基于数据，我们提出了两种构建网络的方法：一种基于原始观测测量值，另一种基于负逆变换后的序列。导出的网络中，强极大值的度分布具有明显的非高斯特性，而极小值的度分布呈双峰状。网络中的枢纽节点跨越了相对较大的时间间隔，反映了周期的长期变化。基于标准的网络结构度量，我们建议通过两个后续事件之间的等待时间来表征长期相关性。通过幂律 regime 确定了太阳周期的持久范围超过 15 至 1000 天，其中两个后续且连续的强极小值发生时间的标度指数为 $\gamma = 2.04$。相比之下，极大值中不存在持久趋势，尽管极大值确实显著偏离指数形式。我们的结果为评估现有模型提供了一些新见解。等待时间所暗示的幂律 regime 表明，极小值中存在一定程度的可预测模式。