重尾q-ガウス雑音下の分数階カオスバリスシステム：推定とシミュレーション

古典的なカオスバリスシステムは、特にエルニーニョ/南方振動（ENSO）現象の研究において、海洋学の分野で considerable 注目を集めています。最近の研究では、バリスシステムの安定性と解法が検討されていますが、これらの研究ではランダムさが取り入れられておらず、雑音分布も考慮されていません。このギャップに対処するために、重尾の式：テキスト参照ガウス雑音下の分数階バリスシステムを調査し、拡張カルマンフィルター（EKF）を用いてパラメータを推定し、ウェーブレットデノイジング（WD）アルゴリズムによって強化しました。提案されたEKF-WDアプローチは、分数階バリスシステムのパラメータ推定におけるバイアスを減少させ、古典的なEKF法よりもより正確な結果をもたらします。実証的な調査結果は、さまざまな分布サブクラスにわたってEKF-WDメソッドの高い精度を示しています。この方法論は、特にカオスアトラクタに非ガウス雑音を組み込むENSO現象のシミュレーション研究を支援することが期待されています。