Miguel A. F. Sanjuán

Erforschen, wie Deep Learning komplexe dynamische Systeme analysiert.

Eine Studie darüber, wie verzögerte Oszillatoren ihre gekoppelten Gegenstücke beeinflussen.

Diese Forschung untersucht, wie Planeten die Aktivitätszyklen der Sonne beeinflussen.

Stochastisches Zurücksetzen verbessert Suchprozesse, indem es das rauschbedingte Stabilitätsproblem angeht.

Diese Studie untersucht, wie fraktionale Dämpfung das Verhalten von Helmholtz-Oszillatoren beeinflusst.

Verhalten von zellulären Automaten analysieren mit Hilfe der Hamming-Distanz für eine bessere Klassifizierung.

Ein Blick darauf, wie Timing Autoresonanz und Systemstabilität beeinflusst.

Entdecke die faszinierende Welt der gekoppelten Oszillatoren und ihre überraschenden Verhaltensweisen.

Ein neuer Ansatz nutzt maschinelles Lernen, um unvorhersehbare Systeme effektiver zu steuern.