Статьи автора

Прогноз геомагнитной и солнечной активности на основе макроскопических нелокальных корреляций

Номер выпуска 2 от 02.06.2025

Серия длительных экспериментов по изучению макроскопических нелокальных корреляций между случайными диссипативными гелиогеофизическими процессами и пробными процессами в детекторах выявила важные свойства макроскопической запутанности, предсказанные абсорбционной электродинамикой. Эти корреляции имеют запаздывающую и опережающую компоненты. Опережающей корреляции отвечает обратно-временная причинность (в силу случайности процессов это не приводит к общеизвестным парадоксам). Доминирующими глобальными процессами-источниками, вызывающими отклик детекторов, оказались солнечная, а также геомагнитная активность. Опережающие корреляции дают возможность прогноза случайных компонентов этих процессов. Продемонстрирована практическая реализуемость таких прогнозов с заблаговременностью несколько месяцев и с точностью, достаточной для всех практических целей.

58 0

Эксперимент по долгосрочному прогнозированию геомагнитной активности на основе нелокальных корреляций

Номер выпуска 1 от 15.02.2024

Выполнен эксперимент по использованию опережающих макроскопических нелокальных корреляций для прогноза медленных случайных колебаний Dst-индекса геомагнитной активности. Глобальный максимум корреляции Dst с сигналом электродного детектора достигает 0.97, что достаточно для прогноза, а его временной сдвиг соответствует опережению сигнала детектора относительно Dst на 329 сут. Бо´льшая величина временного сдвига обусловлена медленным диффузионным механизмом обмена запутыванием между детектором и источником. При этом положение глобального максимума корреляционной функции совпадает с положением глобального минимума энтропийной функции независимости, что подтверждает его неискаженность возможной нелинейностью связи и определяет оптимальную заблаговременность прогноза. Рассчитаны длительные серии тестовых прогнозов Dst по данным детектора нелокальных корреляций с фиксированной заблаговременностью тремя методами: текущей регрессии, текущей импульсной переходной характеристики и текущей нейросети. Точность прогнозов достаточна для всех практических целей.

42 0