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Introduction to Focus Issue: Causation inference and information flow in dynamical systems: Theory and applications

Bollt, Erik M. und Sun, Jie und Runge, Jakob (2018) Introduction to Focus Issue: Causation inference and information flow in dynamical systems: Theory and applications. Chaos, 28 (7), 075201. American Institute of Physics (AIP). doi: 10.1063/1.5046848. ISSN 1054-1500.

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Offizielle URL: https://doi.org/10.1063/1.5046848

Kurzfassung

Questions of causation are foundational across science and often relate further to problems of control, policy decisions, and forecasts. In nonlinear dynamics and complex systems science, causation inference and information flow are closely related concepts, whereby information or knowledge of certain states can be thought of as coupling influence onto the future states of other processes in a complex system. While causation inference and information flow are by now classical topics, incorporating methods from statistics and time series analysis, information theory, dynamical systems, and statistical mechanics, to name a few, there remain important advancements in continuing to strengthen the theory, and pushing the context of applications, especially with the ever-increasing abundance of data collected across many fields and systems. This Focus Issue considers different aspects of these questions, both in terms of founding theory and several topical applications.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/126422/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Introduction to Focus Issue: Causation inference and information flow in dynamical systems: Theory and applications
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Bollt, Erik M.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sun, JieNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Runge, JakobInstitute of Data Sciencehttps://orcid.org/0000-0002-0629-1772NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2018
Erschienen in:Chaos
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:28
DOI:10.1063/1.5046848
Seitenbereich:075201
Verlag:American Institute of Physics (AIP)
ISSN:1054-1500
Status:veröffentlicht
Stichwörter:causal inference, information theory
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - keine Zuordnung
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften > Datenmanagement und Analyse
Hinterlegt von: Runge, Jakob
Hinterlegt am:08 Feb 2019 08:11
Letzte Änderung:13 Jun 2023 14:42

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