计算力学在地磁数据分析中的应用

我们讨论了如何将计算力学的理想形式主义应用于非无限长的、受污染且相关的数据序列，这是大多数观测到的自然时间序列的典型特征。具体来说，我们展示了一个简单的滤波器，它可以去除产生罕见非物理因果态的污染，并引入了有效soficity的新概念。我们认为，如果不引用基于有效soficity的论证，计算力学就无法应用于有噪声的有限数据序列。我们还定义了噪声与随机性之间的区别：噪声只能通过增加时间序列的长度来消除，而随机结构的分辨率只需要增加分析的有限记忆。这些新概念的优点在模拟时间序列上得到了证明：(a) 使用expletive滤波器有效消除了周期信号中的白噪声污染；(b) 在偏置泊松开关时间序列的统计复杂度中出现了有效sofic区域，该区域对分析中使用的字长（记忆）变化不敏感。然后，该新算法被应用于分析在南极洲哈利站测量的真实地磁时间序列。检测到结构中的两个主要成分，分别被解释为由地球站相对于太阳-地球轴固定的电流模式旋转引起的日变化，以及可能是磁亚暴特征的随机发生信号。最后，提出了关于一般模型构建的假设。