从物理线性系统到离散时间序列：采样实验数据分析指南
数据分析、统计与概率
2017-03-20 v1
摘要
用线性离散时间序列，即分数阶积分自回归移动平均（ARFIMA）模型，对物理数据进行建模，是近年来受到关注的一种技术。然而，这些模型主要仅用作统计工具，对模型的物理背景强调不足。这种关注缺乏的主要原因是ARFIMA模型描述的是离散时间测量，而物理模型是用连续时间参数表述的。为了消除这种不一致，我们证明此类时间序列可被视为由具有常系数的线性随机微分方程系统所支配的坐标的采样轨迹。所观察到的对应关系提供了将ARFIMA参数与底层物理随机系统的系数联系起来的公式，从而在连续时间线性动力系统与ARFIMA模型之间架起了一座桥梁。
引用
@article{arxiv.1703.06018,
title = {From physical linear systems to discrete-time series. A guide for analysis of the sampled experimental data},
author = {Jakub Ślęzak and Aleksander Weron},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.06018},
year = {2017}
}
备注
7 pages, 4 figures