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dc.contributor.author
Restrepo Rinckoar, Juan Felipe
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dc.contributor.author
Mateos, Diego Martín
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dc.contributor.author
Schlotthauer, Gaston
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dc.date.available
2021-10-06T17:40:50Z
dc.date.issued
2020-05-15
dc.identifier.citation
Restrepo Rinckoar, Juan Felipe; Mateos, Diego Martín; Schlotthauer, Gaston; Transfer entropy rate through Lempel-Ziv complexity; American Physical Society; Physical Review E: Statistical, Nonlinear and Soft Matter Physics; 101; 5; 15-5-2020; 1-9
dc.identifier.issn
2470-0053
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/142909
dc.description.abstract
The transfer entropy and the transfer entropy rate are closely related concepts that measure information exchange between two dynamical systems. These measures allow us to study linear and nonlinear causality relations and can be estimated through the use of different methodologies. However, some of them assume a data model and/or are computationally expensive. This article depicts a methodology to estimate the transfer entropy rate between two systems through the Lempel-Ziv complexity. This methodology offers a set of advantages: It estimates the transfer entropy rate from two single discrete series of measures, it is not computationally expensive, and it does not assume any data model. The simulation results over three different unidirectional coupled dynamical systems suggest that this methodology can be used to assess the direction and strength of the information flow between systems. Moreover, it provides good estimations for short-length time series.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
American Physical Society
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
dc.subject
Lempel-Ziv complexity
dc.subject
Transfer Entropy
dc.subject
Chaos
dc.subject
Non Linear Dynamic
dc.subject.classification
Otras Ciencias Físicas
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dc.subject.classification
Ciencias Físicas
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Transfer entropy rate through Lempel-Ziv complexity
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2021-09-07T14:02:23Z
dc.journal.volume
101
dc.journal.number
5
dc.journal.pagination
1-9
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.journal.ciudad
Washington D. C.
dc.description.fil
Fil: Restrepo Rinckoar, Juan Felipe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad Nacional de Entre Ríos. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática. Laboratorio de Señales y Dinámicas no Lineales; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería. Departamento de Matemática e Informática. Laboratorio de Señales y Dinámicas no Lineales; Argentina
dc.description.fil
Fil: Mateos, Diego Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral; Argentina. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina
dc.description.fil
Fil: Schlotthauer, Gaston. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Universidad Nacional de Entre Ríos. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática. Laboratorio de Señales y Dinámicas no Lineales; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería. Departamento de Matemática e Informática. Laboratorio de Señales y Dinámicas no Lineales; Argentina
dc.journal.title
Physical Review E: Statistical, Nonlinear and Soft Matter Physics
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevE.101.052117
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org//10.1103/PhysRevE.101.052117
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://arxiv.org/abs/1903.07720
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