Inferring long memory using extreme events
许多自然和物理过程显示长记忆和极端事件。在这些系统中，测量的时间序列总是被噪声污染。由于极端事件显示出与平均行为的较大偏差，因此噪声对极端事件的影响不如对典型值的影响大。由于极端事件也携带了全时间序列中的相关信息，因此可以利用它们来推断全时间序列的相关性质。在这项工作中，从一个给定的时间序列，我们构造三个修改的时间序列，只使用极端事件。结果表明，用去趋势波动分析技术获得的指数衡量的原始时间序列和修改后的时间序列中的相关性是相互相关的。因此，相关指数的长记忆时间序列可以推断出它的极端事件单独。这种方法是证明了几个经验的时间序列。
2020-11-22 cond-mat.stat-mech nlin.AO nlin.CG
Scaling of Extreme Events in 2d BTW Sandpile
本研究针对二维Abelian沙堆模型的极端雪崩事件，采用块极大值法揭示其重标度分布分别收敛于Gumbel和Weibull分布族，提出标度函数并估算标度指数，为复杂系统极端事件统计研究提供框架。
2024-10-08 cond-mat.stat-mech
Extreme events scaling in self-organized critical models
Aligarh Muslim University（阿利加穆斯林大学）
研究自组织临界模型中极端泥石流事件的分布特性，发现其遵循广义极值分布，提出标度函数揭示不同尺度下的活动关系，确定临界指数并阐明系统规模与极端事件特征的关系。
2025-10-09 cond-mat.stat-mech
Connection between Dispersive Transport and Statistics of Extreme Events
在非晶态物质的色散输运中，观察到有效迁移率以幂律形式的长度依赖性，B ~ L^（1-1/α），其中0 < α< 1。我们推断这种行为是极端事件统计理论的一个简单结果。我们得到各种数量相关的最大值的样本n次审判，为指数和幂律概率密度的个别事件。
1999-01-07 cond-mat.stat-mech
Extreme Event Statistics in a Drifting Markov Chain
我们分析极端事件统计实验实现马尔可夫链的各种漂移。我们的马尔可夫链是单个原子在一维周期势中扩散的单个轨道。基于超过500个单独的原子痕迹，我们验证了适用性的Sparre Andersen定理，我们的系统，尽管存在漂移。我们提出了详细的分析，我们的系统的四个不同的罕见事件的统计：分布的极端值，记录值，极端值发生在链中，并在链中的记录的数量。我们观察到，对于我们的数据，极端事件分布的形状主要由从原子轨迹中提取的潜在指数距离分布决定。此外，我们发现，即使是很小的漂移影响的极端事件和记录值的统计，这是支持数值模拟，我们确定的情况下，漂移可以确定没有相关的随机变量分布的信息。我们的研究结果有助于使用极端事件统计作为相关轨迹中小漂移的信号。
2017-02-24 cond-mat.stat-mech physics.atom-ph
Using rare event algorithms to understand the statistics and dynamics of extreme heatwave seasons in South Asia
本研究提出用稀有事件算法解决气候模型模拟极罕见极端热浪事件计算成本高的问题，通过Plasim模型采样南亚极端热浪季节，提升重现水平估计精度并揭示其动力学特征，可用于约束全球变暖下极端事件变化。
2024-12-01 cond-mat.stat-mech physics.ao-ph
Prediction of extreme events in the OFC model on a small world network
本文研究了小世界拓扑上耗散Olami-Feder-Christensen模型中极端事件的可预报性。由于自组织临界性的机制，如果系统具有无限大的规模，则不可能在已知先前事件的情况下预测下一事件的大小。然而，通过利用有限尺寸效应，我们表明，概率预测的极端事件发生在下一个时间步是可能的，在一个有限的系统。特别是，系统的有限性必然导致极端事件的排斥性时间相关性。对于更大的量级和更大的复杂网络规模，这些的可预测性更高。最后，我们表明，我们的预测分析也是强大的显着减少用于构建最佳预测的事件的可访问数量。
2010-04-27 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.data-an
Suppression of extreme events and chaos in a velocity-dependent potential system with time-delay feedback
本研究的主要目的是研究时滞反馈对具有速度相关势的非多项式系统中极端事件的影响。首先，我们调查的外部强迫参数的四个不同值的极端事件的反馈的效果。在这四个值中，在没有时滞反馈的情况下，对于两个值，系统不表现出极端事件，对于另外两个值，系统表现出极端事件。在引入时滞反馈和改变反馈强度的基础上，我们发现极端事件既被诱导又被抑制。当反馈是正的，抑制发生在一个较大的参数区域，而在负反馈的情况下，它被限制在有限的参数区域。我们通过李雅普诺夫指数、峰值概率密度函数、$d_{max}$图和双参数概率图证实了我们的结果。最后，我们分析了在时滞反馈的影响下，该系统的整体动力学的变化。我们注意到，完全抑制混沌发生在所考虑的系统中的时间延迟反馈的值较高。
2022-06-09 cond-mat.stat-mech nlin.CD
Extreme events in globally coupled chaotic maps
理解和预测不确定的事物是科学发展的中心主题。人类围绕着这些对不确定性的恐惧，这些不确定性涉及各个方面，如全球流行病，健康，财务，仅举几例。由于这些不可预测的活动的混乱性质，处理生活中这一不可避免的部分要困难得多。在本文中，我们考虑了一个相同的混沌映射的全球网络，它分裂成两个不同的集群，尽管所有节点之间的相互作用是均匀的。空间均匀混沌解的稳定性分析提供了一个临界耦合强度，在此之前，我们预计这种部分同步。这两个混沌同步种群之间的距离往往偏离其长期平均值的8倍以上的标准差。这些高度偏离值的概率密度函数与广义极值分布拟合良好。同时，极端事件之间的复发时间间隔的分布类似于威布尔分布。现有的文献有助于我们使用显著高度来表征此类事件为极端事件。这些极高的波动发生的频率较低。我们确定这些非常大的，但经常发生的事件的耦合强度的数值范围。开关不稳定性是形成这种极端事件的负责任机制。除了了解这些极端事件的产生及其统计特征外，我们还使用人工递归神经网络的强大深度学习算法来预测这些事件。这种长短期记忆（LSTM）可以为这些混沌的间歇性突发提供方便的一步预测。我们还确保了这个预测模型的鲁棒性，每个LSTM层中有200个隐藏单元。
2021-08-28 cond-mat.stat-mech nlin.CD
Extreme events and instantons in Lagrangian passive scalar turbulence models
流体中标量的平流和混合是工程和自然科学中的一个重要问题。如果流体是湍流，被动标量的统计表现出复杂的行为。本文关注的是两个拉格朗日标量湍流模型的基础上，最近的流体变形模型，可以重现被动标量湍流的统计范围内的雷诺数。对于这些模型，我们演示了如何通过计算瞬子来恢复极端被动标量梯度事件，即，相关随机场论的鞍点结构。它使我们既能再现与被动标量湍流相关的重尾统计，又能恢复导致这种极端事件的最可能机制。我们进一步证明了这些模型中的大负应变事件经历了自发对称性破缺。
2021-08-04 cond-mat.stat-mech physics.flu-dyn
Distribution of Return Intervals of Extreme Events
在具有非指数衰减的有限项相关性的时间序列中研究了极端事件的回归区间的分布。精确地分析了非平衡稳态下粒状结构电阻器电阻波动极值返回区间的统计特性。电阻波动的计算蒙特卡罗模拟使用电阻网络的方法。研究发现，对于高度无序的网络，当自关联函数呈现非指数和非幂律衰减时，极值的返回区间分布是一个拉伸指数，指数与阈值无关.
2005-10-12 cond-mat.stat-mech physics.comp-ph physics.data-an
Extreme events driven glassy behaviour in granular media
受最近用浸没扭转振荡器对弱受迫颗粒介质进行干扰的实验的启发[Nature 413（2001）407]，我们提出了一个简单的模型，该模型将微观动力学与宏观重排联系起来，并解释了以下实验事实：（1）控制参数是扰动的空间振幅，而不是其降低的峰值加速度;（2）弛豫时间的Vogel-Fulcher-Tammann型。该模型绘制了一个平行的宏观重排系统和极端事件的发生概率（从而典型的弛豫时间）估计使用极值统计。这种描述的控制参数的有效性的范围进行了讨论，以及其他制度的存在。
2002-10-11 cond-mat.stat-mech
Extreme Quantum Advantage for Rare-Event Sampling
我们介绍了一个量子算法的经典记忆随机过程产生的罕见事件的有效偏置采样。我们表明，这种量子算法提供了一个极端的优势，在所需的内存资源方面，已知的经典偏置采样算法。量子存储器的优势范围从多项式到指数，并且当对自旋系统的稀有平衡构型进行采样时，量子优势发散。
2017-07-29 cond-mat.stat-mech cs.CC cs.IT
Anatomy of an extreme event: What can we infer about the history of a heavy-tailed random walk?
极端事件本质上是罕见的，难以预测，但往往比频繁的典型事件更重要。对这些事件的预测的一个有趣的对应点是它们的回溯--给定一个处于异常状态的过程，导致这个终点的事件是如何展开的？特别是，是否只有一个单一的，大规模的事件，或者历史是多个，较小但仍然重要的事件的合成？为了研究这个问题，我们把重尾随机过程（特别是对称的、$α$稳定的Lévy过程）作为典型的随机游动。一个自然和有用的特征尺度来自于对以达到特定最终状态为条件的过程的分析（莱维桥）。对于比这一尺度更长的最终位移，最有可能的情况是单次长跳跃，即使它对应于罕见的极端事件。另一方面，对于较小的最终位移，涉及极端事件的历史往往被抑制。为了进一步说明这种分析的实用性，我们展示了它如何提供一个直观的框架来理解与重尾过程的边界交叉相关的三个问题。这些例子说明了直觉如何无法从扩散过程中延续下来，即使非常接近高斯极限。一个例子产生了一个计算和概念上有用的表示Lévy桥，说明了条件作用如何影响随机游动的极端事件内容。其他的例子涉及的条件边界穿越问题和普通的第一逃逸问题，我们讨论后一个例子中的可观测性与激光冷却原子的实验。
2022-11-18 cond-mat.stat-mech math.PR nlin.AO
