Análisis de cuantificación de recurrencias energéticamente eficiente

Resumen El análisis de cuantificación de recurrencias (RQA) es una herramienta ampliamente utilizada para estudiar sistemas dinámicos complejos, pero su implementación estándar requiere cálculos computacionalmente costosos de gráficos de recurrencia (RPs) e histogramas de longitud de línea. Este estudio introduce estrategias para calcular medidas RQA directamente a partir de series temporales o vectores de espacio de fase, evitando la necesidad de construir RPs. Los cálculos pueden ser acelerados y optimizados aún más aplicando un procedimiento de muestreo aleatorio, en el que solo se evalúa un subconjunto de estructuras de línea. Estas modificaciones resultan en tiempos de ejecución más cortos, menor uso y acceso a memoria, y una reducción del consumo total de energía durante el análisis, manteniendo la precisión. Esto las hace especialmente atractivas para el análisis de datos a gran escala y aplicaciones de aprendizaje automático. Las ideas no se limitan a medidas de línea diagonal, sino que también pueden aplicarse a medidas basadas en líneas verticales y a medidas de redes de recurrencia. Al reducir los costos computacionales, las estrategias propuestas contribuyen al ahorro de energía y al análisis de datos sostenible, y amplían la aplicabilidad de los métodos basados en recurrencias en contextos de investigación moderna.