Fractal-based analysis of sign language
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15210%2F20%3A73598654" target="_blank" >RIV/61989592:15210/20:73598654 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989592:15310/20:73598654 RIV/61989592:15410/20:73598654
Výsledek na webu
<a href="http://10.1016/j.cnsns.2020.105214" target="_blank" >http://10.1016/j.cnsns.2020.105214</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.cnsns.2020.105214" target="_blank" >10.1016/j.cnsns.2020.105214</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Fractal-based analysis of sign language
Popis výsledku v původním jazyce
Two theoretical theorems are formulated for an approximative calculation of the Hausdorff dimension to a fractal model determined by time series as the reciprocal value of an arithmetic mean of the numerically calculated and statistically verified Hurst exponents on given scaling levels. After providing relevant details from quantitative linguistics, these theorems are applied to a concrete sign language text. Our experiment so relies on the fractal analysis of a Czech sign language text consisting of 74 sentences, 247 clauses and 893 signs, i.e. on three scaling levels. Its results are discussed in terms of long-time memory (autocorrelation) effects, usually called as persistence.
Název v anglickém jazyce
Fractal-based analysis of sign language
Popis výsledku anglicky
Two theoretical theorems are formulated for an approximative calculation of the Hausdorff dimension to a fractal model determined by time series as the reciprocal value of an arithmetic mean of the numerically calculated and statistically verified Hurst exponents on given scaling levels. After providing relevant details from quantitative linguistics, these theorems are applied to a concrete sign language text. Our experiment so relies on the fractal analysis of a Czech sign language text consisting of 74 sentences, 247 clauses and 893 signs, i.e. on three scaling levels. Its results are discussed in terms of long-time memory (autocorrelation) effects, usually called as persistence.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10102 - Applied mathematics
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA17-18149S" target="_blank" >GA17-18149S: Teoretická východiska výuky českého znakového jazyka testovaná prostřednictvím kvantitativně lingvistických metod</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation
ISSN
1007-5704
e-ISSN
—
Svazek periodika
2020
Číslo periodika v rámci svazku
84C
Stát vydavatele periodika
NL - Nizozemsko
Počet stran výsledku
14
Strana od-do
"Nestránkováno"
Kód UT WoS článku
000523556300016
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85078726088