Quantifying Chaos by Various Computational Methods. Part 1: Simple Systems (Запись № 666983)

Подробно MARC
000 -Маркер
Поле контроля фиксированной длины 03225nlm1a2200481 4500
005 - Идентификатор версии
Поле контроля фиксированной длины 20231030042055.0
035 ## - Другие системные номера
Идентификатор записи (RuTPU)RU\TPU\network\38187
100 ## - Данные общей обработки
Данные общей обработки 20220210a2018 k y0engy50 ba
101 0# - Язык ресурса
Язык текста, звукозаписи и т.д. английский
102 ## - Страна публикации или производства
Страна публикации
135 ## - Поле кодированных данных: электронные ресурсы
Кодированные данные для электронного ресурса drcn ---uucaa
181 #0 - Поле кодированных данных: вид содержания
Код вида содержания i
182 #0 - Поле кодированных данных: средство доступа
Код средства доступа electronic
200 1# - Заглавие и сведения об ответственности
Основное заглавие Quantifying Chaos by Various Computational Methods. Part 1: Simple Systems
Первые сведения об ответственности J. Awrejcewicz, A. V. Krysko, N. P. Erofeev [et al.]
203 ## - Вид содержания и средство доступа
Вид содержания
Средство доступа
300 ## - Общие примечания
Текст примечания Title screen
320 ## - Примечания о наличии в ресурсе библиографии/указателя
Текст примечания [References: 35 tit.]
330 ## - Резюме или реферат
Текст примечания The aim of the paper was to analyze the given nonlinear problem by different methods of computation of the Lyapunov exponents (Wolf method, Rosenstein method, Kantz method, the method based on the modification of a neural network, and the synchronization method) for the classical problems governed by difference and differential equations (Hйnon map, hyperchaotic Hйnon map, logistic map, Rцssler attractor, Lorenz attractor) and with the use of both Fourier spectra and Gauss wavelets. It has been shown that a modification of the neural network method makes it possible to compute a spectrum of Lyapunov exponents, and then to detect a transition of the system regular dynamics into chaos, hyperchaos, and others. The aim of the comparison was to evaluate the considered algorithms, study their convergence, and also identify the most suitable algorithms for specific system types and objectives. Moreover, an algorithm of calculation of the spectrum of Lyapunov exponents based on a trained neural network has been proposed. It has been proven that the developed method yields good results for different types of systems and does not require a priori knowledge of the system equations.
461 ## - Уровень набора
Заглавие Entropy
463 ## - Уровень физической единицы
Заглавие Vol. 20
Обозначение тома [175, 28 p.]
Дата публикации 2018
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин электронный ресурс
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин труды учёных ТПУ
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин Lyapunov exponents
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин Wolf method
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин Rosenstein method
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин Kantz method
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин neural network method
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин method of synchronization
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин Benettin method
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин Fourier spectrum
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин Gauss wavelets
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Awrejcewicz
Часть имени, кроме начального элемента ввода J.
Расширение инициалов личного имени Jan
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Krysko
Часть имени, кроме начального элемента ввода A. V.
Дополнения к именам, кроме дат specialist in the field of Informatics and computer engineering
-- programmer Tomsk Polytechnic University, Professor, doctor of physico-mathematical Sciences
Даты 1967-
Расширение инициалов личного имени Anton Vadimovich
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\pers\36883
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Erofeev
Часть имени, кроме начального элемента ввода N. P.
Расширение инициалов личного имени Nikolay Pavlovich
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Dobriyan
Часть имени, кроме начального элемента ввода V. V.
Расширение инициалов личного имени Vitaly Vyacheslavovich
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Barulina
Часть имени, кроме начального элемента ввода M. A.
Расширение инициалов личного имени Marina Aleksandrovna
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Krysko
Часть имени, кроме начального элемента ввода V. A.
Расширение инициалов личного имени Vadim
712 02 - Наименование организации – вторичная ответственность
Начальный элемент ввода Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Структурное подразделение Институт кибернетики
-- Кафедра инженерной графики и промышленного дизайна
-- Научно-учебная лаборатория 3D моделирования
-- 6704
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\col\20373
801 #2 - Источник записи
Страна RU
Организация 63413507
Дата составления 20220210
Правила каталогизации RCR
856 4# - Местонахождение электронных ресурсов и доступ к ним
Универсальный идентификатор ресурса https://doi.org/10.3390/e20030175
090 ## - System Control Numbers (Koha)
Koha biblioitem number (autogenerated) 666983
942 ## - Добавленные элементы ввода (Коха)
Тип документа Computer Files

Нет доступных единиц.