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Complex network theory is used to characterize the temporal and phase space features of a time series when it is transferred into a network. In this paper, we study the motif ranks of complex networks induced from different categories of time series with periodic bifurcations and chaos, which are generated with two algorithms: the Visiblity Graph （VG） algorithm and the Phase-space Reconstruction （PR） algorithm. The advantages of both algorithms are analyzed.
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Keywords:
- time series /
- network motif /
- chaos /
- periodic bifurcation
[1] ［1］Albert R, Barabasi A L 2002 Rev. Mod. Phys. 74 47
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[5] ［5］Zhou T, Bo W H, Wang B H 2005 Physics 34 31 （in Chinese）［周涛、柏文浩、汪秉宏 2005 物理 34 31］
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[10] ］Lucasa L, Luque B, Bllesteros F, Luque J, Nuno J C 2008 Proc. Natl. Acad. Scai 105 4972
[11] ］Xu X K, Zhang J, Small M 2008 Proc. Natl. Acad. Scai 105 50
[12] ］Zhang J, Sun J F, Luo X D, Zhang K, Tomomichi Nakamura, Small M Physica D 237 2856
[13] ］Lucasa L, Luuque B, Luque J, Nuno J C 2009 Europhysics Letters 86 30001
[14] ］Yang Z A, Chen S G, Wang G R 1996 Acta Phys. Sin. 45 904 （in Chinese）［杨志安、陈式刚、王光瑞 1996 物理学报45 904］
[15] ］Liu B Z 1995 Nonlinear Dynamics and Chaotic Basis （Changchun：Dongbei Normal University Press）p174 （in Chinese）［刘秉正 1995 非线性动力学与混沌基础（修订本）（东北：东北师范大学出版社）第174页］
[16] ］Milo R, Shen orr R, Itzkovitz S, Kashan N, Chklovskii D, Alon U 2002 Science 298 824
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