Approximate entropy as a measure of system complexity.

Steven M. Pincus · Proceedings of the National Academy of Sciences · 1991

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Autore / responsabile

Steven M. Pincus

Editore

Proceedings of the National Academy of Sciences

Anno

1991

Lingua

Inglés

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Techniques to determine changing system complexity from data are evaluated. Convergence of a frequently used correlation dimension algorithm to a finite value does not necessarily imply an underlying deterministic model or chaos. Analysis of a recently developed family of formulas and statistics, approximate entropy (ApEn), suggests that ApEn can classify complex systems, given at least 1000 data values in diverse settings that include both deterministic chaotic and stochastic processes. The capability to discern changing complexity from such a relatively small amount of data holds promise for applications of ApEn in a variety of contexts.

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APA 7

Pincus, S. M. (1991). Approximate entropy as a measure of system complexity. https://doi.org/10.1073/pnas.88.6.2297

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Pincus, Steven M. "Approximate entropy as a measure of system complexity." 1991. https://doi.org/10.1073/pnas.88.6.2297.

Chicago

Pincus, Steven M. 1991. "Approximate entropy as a measure of system complexity.". https://doi.org/10.1073/pnas.88.6.2297.

Harvard

Pincus, S. M. 1991, Approximate entropy as a measure of system complexity, Proceedings of the National Academy of Sciences, available at: https://doi.org/10.1073/pnas.88.6.2297 [Accessed 8 Aug. 2026].

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Titolo: Approximate entropy as a measure of system complexity.

Autore / collaboratori: Steven M. Pincus

Editore: Proceedings of the National Academy of Sciences

Anno di pubblicazione: 1991

Lingua: Inglés

Soggetti

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