Abstract: R. Xiang, J. Zhang, M. Small (2010)

Proceedings of the International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA2010), Krakow(6152), 589–592p. (2010)

Standard Complex Network Measures of Recurrence-Based Phase Space Networks Constructed from Time Series

Recently, intensive efforts have been made to transform time series into networks since the networks constructed from time series can provide complementary information to that of the phase space of different dynamical systems. The recurrence-based phase space network, which is built by linking k nearest neighbors of every point in the reconstructed phase space, can be used to specify different types of dynamics in terms of the motif ranking. Unlike network size with different scaling exponents and the degree distribution mimics the behavior of a discrete Gaussian distribution with different bandwidths from periodic to chaotic Rössler systems. These results indicate that network statistics may offer deeper understanding about the organization of the points in phase space. Finally, local network properties such as the vertex degree, the clustering coefficients and betweenness centrality are found to be sensitive to local stabilities of the obits and contain complementary information.

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