Miguel A. F. Sanjuán

Explorando cómo el aprendizaje profundo analiza sistemas dinámicos complejos.

Un estudio de cómo los osciladores con retraso afectan a sus contrapartes acopladas.

Esta investigación explora cómo los planetas afectan los ciclos de actividad del Sol.

El reinicio estocástico mejora los procesos de búsqueda al abordar la estabilidad mejorada por el ruido.

Este estudio investiga cómo el amortiguamiento fraccionario influye en el comportamiento del oscilador de Helmholtz.

Analizando el comportamiento de autómatas celulares usando la distancia de Hamming para una mejor clasificación.

Una mirada a cómo el tiempo influye en la autoresonancia y la estabilidad del sistema.

Descubre el fascinante mundo de los osciladores acoplados y sus comportamientos sorprendentes.

Un nuevo enfoque usa el aprendizaje automático para manejar sistemas impredecibles de manera más efectiva.