En ny metod introduceras för att skapa artificiella tidssekvenser som uppfyller givna begränsningar men är slumpmässiga annars. Restriktioner härleds vanligen från en uppmätt signal för vilken surrogatdata ska genereras. De uppfylls genom att minimera en lämplig kostnadsfunktion med hjälp av simulerad glödgning. Ett brett utbud av strukturer kan införas på surrogatserien, inklusive multivariat, icke-linjära och icke-stationära egenskaper. När den linjära korrelationsstrukturen ska bevaras undviker den nya metoden vissa artefakter som genereras av Fourier-baserade randomiseringsscheman. [S0031-9007(98) Randomisering av data och Monte Carlo omsampling av sannolikhetsfördelningar är en vanlig teknik i statistik [1]. I samband med ickelinjär tidsserieanalys har det diskuterats av flera författare och brukar kallas metoden för surrogatdata [2]. En nollhypotes för en tidsseries karaktär kan testas genom att jämföra värdet av en observerbar g som erhållits med hjälp av data med värden som erhållits med hjälp av en samling surrogattidsserier som representerar nollhypotesen. Alla utom de enklaste null antagandena tillåter vissa strukturer, till exempel linjära seriella korrelationer. Det finns två olika sätt att genomföra sådana strukturer när man skapar surrogatserier. Traditionella bootstrap metoder använder explicita modellekvationer som måste extraheras från data. Denna typiska insikter metod kan vara mycket kraftfull för beräkning av konfidensintervall, förutsatt att modellen ekvationer kan extraheras framgångsrikt. Som det diskuteras i Ref. [3], är det alternativa tillvägagångssättet för begränsade insikter mer lämpligt för syftet med hypotestestning. Den undviker montering av modellekvationer genom att direkt införa de önskade strukturerna på den randomiserade tidsserien. Men valet av möjlig nollhypotes har hittills begränsats av svårigheten att införa godtyckliga strukturer på annars slumpmässiga sekvenser. Algoritmer förekommer främst i följande fall: (1) Nollhypotesen om oberoende slumptal från en fast men okänd fördelning kan testas mot permutationer utan upprepning av data eftersom dessa bevarar provfördelningen exakt. Detta dokument kommer att införa en allmän metod för att generera slumpmässiga tidssekvenser som omfattas av ganska allmänna begränsningar. Varje nullhypotes som leder till en komplett uppsättning observerbara kan alltså testas för. Alla ovanstående fall kan behandlas (ofta med högre noggrannhet), men även multivariata, icke-stationära, icke-linjära eller andra begränsningar kan genomföras. I alla tillämpningar i detta dokument, den enda tidssannolikhet fördelning kommer att vara en av begränsningarna, vilket leder till kravet på att den randomiserade sekvensen är en permutation av en fast samling av värden. Alla andra begränsningar, till exempel en del eller alla fördröjningar av autokorreleringsfunktionen, kommer att formuleras i termer av en kostnadsfunktion som sedan minimeras bland alla möjliga permutationer med metoden för simulerad glödgning. Efter att ha gett den faktiska randomiseringsschemat kommer vi att diskutera några stora ansökningar. Vi kommer att visa att algoritmen ger en mer exakt icke-linjäritetstest och undviker kända artefakter som introduceras genom sluteffekter med vanliga, Fourier-baserade surrogat [6, 7]. Vi kommer också att ge exempel med en mer allmän nollhypotes än en omskalad stationär linjär stokastisk process. För dessa exempel kunde tidigare metoder inte ge lämpliga surrogat. Algoritmen är konceptuellt mycket enkel: (1) Specificera begränsningar C i  på x n 0 i termer av en kostnadsfunktion E på x n på ett sätt som är konstruerat för att ha ett globalt minimum när begränsningen är uppfylld. (2) Minimera E.x n  på alla permutationer  på x n på en tidsserie  på x n på simulerad glödgning. Konfigurationer uppdateras genom att byta par i  påx n  på. Exempel på användning kommer att ges nedan. Den simulerade glödgningsmetoden är särskilt användbar för kombinatoriell minimering med falska minima. Det går tillbaka till Metropolis et al. [8], och diskuteras grundligt i litteraturen [9]. I huvudsak tolkas kostnadsfunktionen som en energi i ett termodynamiskt system. Vid vissa finita "temperatur" T, systemkonfigurationer besöks i följd med en sannolikhet enligt Boltzmann distribution e 2ET av den kanoniska ensemblen. Detta uppnås genom att acceptera ändringar av konfigurationen med en sannolikhet p 1 om energin minskas,  tillDE, 0 till 0031-9007 och 98 till 80(10).2105(4)$15.00
I nära relation till manuskriptets arbete diskuterades allmän egendomsbaserad tidsserie randomisering med Metropolis-metoden i REF.
Constrained Randomization of Time Series Data
{'venue': None, 'journal': 'Physical Review Letters', 'mag_field_of_study': ['Physics']}