Fugu-MT 論文翻訳(概要): Stationary Processes, Wiener-Granger Causality, and Matrix Spectral Factorization

論文の概要: Stationary Processes, Wiener-Granger Causality, and Matrix Spectral Factorization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18901v1
Date: Wed, 25 Dec 2024 13:29:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-30 17:25:42.094276
Title: Stationary Processes, Wiener-Granger Causality, and Matrix Spectral Factorization
Title（参考訳）: 定常過程, ウィナー・グレンジャー因果性, マトリックススペクトル分解
Authors: Lasha Ephremidze,
Abstract要約: 本稿では,Grangerの因果関係を詳細に概説し,その歴史的発展を辿り,近年の計算技術の進歩が様々な分野への応用をいかに促進するかを考察する。提案手法の今後の方向性について,特に大規模データ分析の文脈で論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3626013617212666
License:
Abstract: Granger causality has become an indispensable tool for analyzing causal relationships between time series. In this paper, we provide a detailed overview of its mathematical foundations, trace its historical development, and explore how recent computational advancements can enhance its application in various fields. We will not hesitate to present the proofs in full if they are simple and transparent. For more complex theorems on which we rely, we will provide supporting citations. We also discuss potential future directions for the method, particularly in the context of largescale data analysis.
Abstract（参考訳）: グランガー因果関係は時系列間の因果関係を分析するのに欠かせない道具となっている。本稿では,その数学的基礎を詳述し,その史的発展を追究するとともに,近年の計算技術の進歩が様々な分野への応用をいかに促進するかを考察する。それらが単純で透明であれば、証明を全面的に提示することはためらわない。私たちが依存するより複雑な定理について、我々は補助的な引用を提供する。また,本手法の今後の方向性について,特に大規模データ分析の文脈で論じる。

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