平田 祥人(ヒラタ ヨシト)
- 会議発表等
- リカレンスプロットと複雑性：新型コロナウイルス感染拡大を例に
平田 祥人
NOLTAソサイエティ大会/2021/6/12--2021/6/12 - 距離順列を用いた、非線形で確率的な系の時系列短期予測
根本健一; 平田祥人
NOLTAソサイエティ大会/2021/6/12--2021/6/12 - Ordinal patterns for charactering nonlinear stochastic systems
Hirata Yoshito
Ordinal Methods: Concepts, Applications, New Developments and Challenges/2022/2/28--2022/3/4 - Unified time series analysis for nonlinear deterministic/stochastic systems
Hirata Yoshito
DynamIC seminar, Imperial College London/2021-03-16 - 非線形で確率論的な対象のための時系列解析：検定・推定・ 時系列予測を中心に
平田 祥人
令和2 年度NIFS 共同研究研究会「プラズマの 複雑現象を対象としたデータマイニングの活用」/2020-11-04 - Combinatorics is the key for analyzing a nonlinear stochastic system
Hirata Yoshito
University of Western Australia, Complex Systems Seminars/2020-10-01 - Identifying a nolinear stochastic system based on a time series
Hirata Yoshito
Workshop on Critical Transitions in Complex Systems 2020/2020-07-30 - Permutations and recurrence plots: two tools for analyzing time series generated from nonlinear stochastic systems
Hirata Yoshito
GMT Morning Workshop on Nonlinear Dynamics and Statistics/2020-12-09 - リカレンスプロットを使 用した胎生初期胚クロマチン構造の再構成
北西佑貴; 椙下紘貴; 後藤由季子; 平田 祥人
第43 回日本分子生物学 会年会/2020-12-04 - Reconstructing three-dimensional chromosome structure for each allele from single diploid cell Hi-C data
平田 祥人
数理生物学会 年会/2020-09-22 - 非線形で確率的な対象のための時系列解析
平田 祥人
電子情報通信 学会ソサイエティ大会/2020-09-18 - リカレンスプロットの情報理論的解釈
平田 祥人; 合原一幸
第 42 回 情報理論とその応用シンポジウム/2019-11-26--2019-11-29 - 区間演算を用いた時系列データの数理 モデル化
平田 祥人; 城真範; 中村知道
計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会 2019/2019-11-23--2019-11-25 - Recurrence plots for analyzing non-stationary stochastic systems
Hirata Yoshito; Mitsui Takahito
2019 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications/2019-12-02--2019-12-06 - Separating nonlinear stochas- ticity from linear stochasticity and nonlinear determinism
Hirata Yoshito; Shiro Masanori; Amigó Jose M.
9th Intenational Congress on Industrial and Applied Mathematics/2019-07-15--2019-07-19 - Permutations for analyzing random dynamical systems
Hirata Yoshito
Data Analysis and Machine Learning in Dynamical Systems/2019-05-27--2019-05-29
- リカレンスプロットと複雑性：新型コロナウイルス感染拡大を例に