オリゴ次元データを扱いたい ここ数週間（数か月）でいじったことのメモ 形・多様体 ランダムだけれど隣とはつながっている〜ランダムフィールド 曲線・パラメタ表現・フルネ=セレ・MovingFrame 曲率 共形変換・複素関数・メビウス変換 射影幾何・リーマン球…

RのRandomFieldsパッケージを使って粗密に違いのある２つの２次元ランダムフィールドをシミュレーション作成してみる library(RandomFields) n <- 2^8 nuA <- 0.1 nuB <- 0.9 modelA <- RMwhittle(nu=nuA) modelB <- RMwhittle(nu=nuB) # シミュレーション範…

シミュレーションでは、大きく２つの手法を採用している コレスキー分解 地点ごとの値の似ている具合が共分散行列になるので、それから多変量正規分布を使うなどするに際してコレスキー分解 発生地点数ｘ変数の数が増えるとどんどん大変になるのは、想像がつ…

事前知識はこちら イントロ 何を扱うパッケージか、と言うと 時空間Tはd次元 そこに実数変数がm項目 実数変数が作るm次元ベクトルがd次元空間に広がっていて、変数同士がd次元空間における位置関係(時空間での位置関係なので時刻的な遠近も含む)で相互関連を…

場にランダム過程があるときにそれを解析したり、そんなデータをシミュレーションしたりするパッケージとしてRandomFieldsがある 使ってみる まずはシミュレーション。RMsimulate()のExamplesを実行してみる 何やら、地面の模様のようなものができる このま…