文件名称：matlab自相关代码-Characterizing_noise:特征噪声
文件大小：25KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 08:59:28
系统开源
matlab自相关代码特征噪声 该存储库包含文章“集体动力学中的噪声诱发效应和从数据推断交互作用”中用于分析的代码和数据。 图2的代码 为给定的一组参数生成极化时间序列：可以使用matlab代码（ /Figure_2/Gillespie_stochastic_process.m ）计算极化/顺序参数。 需要设置的重要参数是N（系统大小），r1，r2，r3，r4（用于不同的React速率）。 N = 50、100、200； r1 = 0.01； r2 = 1； r3 = 0（用于成对模型）和0.08（用于ternay模型） 其他参数包括“色调”，“趋势”。 色调= 50; Tend = Tint *迭代次数。 将此公式中的迭代次数设置为1000000。 参数rel用于仿真的实现/重复次数。 将rel> = 1设置为1。实现一百万次迭代可能需要10到15分钟。 如果系统内存不足，请减少迭代次数。 输出是一个大小为（迭代数* rel）的时间序列数组（S），以及一个存储系统时间的数组（tSample）。 可以计算时间序列（est_tau）的自相关时间。 exp_tau是给定React速率和系统
【文件预览】：
Characterizing_noise-master
----Figure_3()
--------optDt_changing_r1.m(3KB)
--------optDt_changing_r1.m~(3KB)
--------GS_runner1D.m(2KB)
--------optDt_changingN.m(3KB)
--------optDt_changingN.m~(3KB)
----README.md(4KB)
----Figure_2()
--------SDE_different_Dt.m(6KB)
--------driftAndDiffusion_const_time.m(3KB)
--------Gillespie_stochastic_process.m~(6KB)
--------SDE_different_Dt.m~(6KB)
--------Gillespie_stochastic_process.m(6KB)
----README.md~(4KB)
----Figure_4()
--------underlyingNoise.m(1KB)
--------varying_resolution.m(2KB)
--------noise_analysis.m~(401B)
--------noise_analysis.m(536B)
--------varying_resolution.m~(2KB)