Physik - Chaotische Dynamik

Ein Blick auf periodische Bahnen in der Dynamik von Sonne-Erde-Mond.

Untersuchen, wie dual-unitaire Schaltkreise Stabilität unter kleinen Veränderungen und chaotischem Verhalten aufrechterhalten.

Ein Überblick über die vibrational Resonanz und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Diese Studie untersucht nichtlineare RLC-Schaltungen, mit Fokus auf Diodenwirkungen und das Verhalten der Schaltungen.

Ein Blick auf das unberechenbare Verhalten des Doppelpendel-Systems.

Erfahre, wie neue Methoden die Genauigkeit von Klimamodellen verbessern.

Eine Übersicht darüber, wie Wissenschaftler Turbulenzen in Fluiden untersuchen und modellieren.

Kalziumoszillationen sind super wichtig für die Zellfunktion und die Reaktion.

Forscher verbessern die Wellenabsorption mithilfe nichtlinearer Eigenschaften für verschiedene Anwendungen.

Untersuchen, wie plötzliche Veränderungen die chaotische Natur der Lorenz-Strömungen beeinflussen.

In diesem Artikel geht's darum, wie die Form der Oberfläche das Verhalten von Mustern in verschiedenen Systemen beeinflusst.

Einblicke in das Verhalten turbulenter Fluiddynamik und ihre Auswirkungen.

Eine neue Methode ermöglicht es Netzwerken, sich basierend auf der Aufgabeneffizienz anzupassen.

Eine Studie darüber, wie Phasenoszillatoren in Stromnetzen zusammenarbeiten.

Untersuche die Bewegungen von Flüssigkeiten, die durch Temperaturunterschiede in vertikalen Anordnungen beeinflusst werden.

Studie zeigt, wie Temperaturunterschiede das Flüssigkeitsverhalten in vertikalen Kanälen beeinflussen.

Die faszinierende Welt des Quanten-Tunnelns und was das für uns bedeutet.

Dieser Artikel untersucht, wie man Informationen in Wettersystemen studiert.

Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Chaos und Primzahlen durch die Riemann-Hypothese.

Die Verbindung zwischen Chaos-Theorie und schwarzen Löchern erkunden.

Diese Studie vereinfacht Turbulenz mit Hilfe von Geschwindigkeitsgradienten-Tensornetzwerken.

Forscher kombinieren Chirale und Chaos, um die Sensitivität von Sensoren zu verbessern.

Forschung wirft Licht auf Phasenturbulenzen und deren Zusammenhang mit chaotischen Systemen.

Untersuchen, wie Systeme ihre Bewegungen und Verhaltensweisen effizient synchronisieren.

Erforschen, wie Fibonacci-Muster chaotische Systemverhalten und -ergebnisse beeinflussen.

Erforschen, wie maschinelles Lernen die Analyse und Vorhersage von Klimadaten verbessert.

Erforsche, wie Unsicherheit das Verhalten dynamischer Systeme im Laufe der Zeit beeinflusst.

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

Dieses Papier stellt L-HiTS vor, eine Methode zur Simulation komplexer Systeme mit Deep Learning.

Die Komplexität von turbulenten Strömungen nah an Oberflächen erkunden.

Diese Methode bietet tiefere Einblicke in komplexe Systeme durch fortgeschrittene Analysen.

Die Untersuchung der spektralen Statistiken in offenen quantenmechanischen Vielkörpersystemen zeigt Muster von Chaos.

Eine Studie zum turbulenten Verhalten von Flüssigkeiten mithilfe der Netzwerk Analyse von VGT.

Erforschen, wie Energie die Bewegung von Kaliumcyanid-Molekülen beeinflusst.

Eine Studie zeigt, wie Gruppen von Neuronen in einzigartigen Konfigurationen interagieren.

Die Erkundung des Verhaltens von miteinander verbundenen Neuronen durch ein einfaches Modell.

Erforsche, wie Teilchen sich in polygonalen Billard bezeichnen und ihre Transporteigenschaften.

Ein Blick auf seltene Ereignisse an der Börse und deren Auswirkungen.

Forschung zeigt anpassungsfähige Synchronisationscluster in chaotischen Systemen, die reale Netzwerke beeinflussen.

Erforschung von Machine-Learning-Techniken zur Vorhersage von Schritten im Hénon-Diagramm.