Vienas iš tų dalykų, universitete, kuriame dar leista pratęsti studijas, nagrinėtas ir paviršutiniškai pažintas dalykas buvo rekurencijos (panašumų) grafikai (angl. recurrence plot, RP, wiki, [1]).
Pačiam sau teko pasirašyti minimalaus paprastumo programų, kurios iš duomenų sudaro RP (CRP, JRP), vėliau atlikti su jom (o tai yra {1, 0} matricos) nesudėtingus veiksmus.
Tiek rudenį, tiek pavasarį, dar tekdavo laisvalaikiu sudalyvauti Codeforces ir opencup.ru turnyrėliuose, labai tradiciškai. Be ypatingų rezultatų.
***
Plačiau apie rekurencijos grafiką
Tai juodų-baltų taškų matricą gaunama, lyginant vieną laiko eilutę su kita (jei su savimi pačia, tai matrica vadinama autorekurencijos m.). Teko susidurt tik su diskrečiom laiko (arba gylių) eilutėm. Lyginant dvi eilutes, kuriose duomenys: 1...N ir 1...M, gaunama NxM matrica. Autorekurencijos atveju - kvadratinė - NxN.
Šioje matricoje jos elementas A[i][j] įgis binarinę reikšmę: 1 arba 0, kitaip - juodą arba baltą spalvą. Kurią iš reikšmių įgaus, priklauso nuo pasirinkto skirtumo slenksčio (ϵ, epsilon) - reikšmės, per kurią gali skirtis vienos eilutės [i] reikšmė nuo kitos eilutės [j] reikšmės. Aritmetinis reikšmių skirtumas - paprasčiausias pavyzdys. Tačiau gali būti ir sudėtingesni reikšmių palyginimo variantai.
Autorekurencijos matrica, visai logiška, kad turės vienetais užpildytą įstrižainę - tapatumo įstržainę (angl. line of identity, LOI).
Pavyzdžiui, žemiau pateikta kaip atrodo autorekurencijos matrica, gauta lyginant funkciją f(x) = |sin(x)| intervale [0; 6π]. Juodi taškai - didesnio panašumo reikšmės (remiantis paprastu euklidiniu atstumu). Grafikas sudarytas ne pasirenkant slenkstinį epsilon, o užsakius programos, kad sugeneruotų 30% labiausiai rekuruojančių taškų.
Be savybių nužvelgimo akimis, galima kurti ir naudoti įvairias skaitines statistikas.
