Física - Dinámica caótica

Examinando cómo los sistemas sincronizan sus movimientos y comportamientos de manera eficiente.

Explorando cómo los patrones de Fibonacci influyen en el comportamiento y los resultados de sistemas caóticos.

Explorando cómo el aprendizaje automático mejora el análisis y las predicciones de datos climáticos.

Explora cómo la incertidumbre afecta el comportamiento de los sistemas dinámicos a lo largo del tiempo.

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

Este documento presenta L-HiTS, un método para simular sistemas complejos usando aprendizaje profundo.

Explorando las complejidades del flujo turbulento cerca de las superficies.

Este método ofrece una comprensión más profunda de sistemas complejos a través de un análisis avanzado.

Examinar estadísticas espectrales en sistemas cuánticos de muchos cuerpos abiertos revela patrones de caos.

Un estudio sobre el comportamiento de fluidos turbulentos usando análisis de redes de VGT.

Explorando cómo la energía influye en el movimiento de las moléculas de cianuro de potasio.

Un estudio revela cómo grupos de neuronas interactúan en configuraciones únicas.

Explorando el comportamiento de neuronas interconectadas a través de un modelo básico.

Explora cómo se comportan las partículas en billar poligonal y sus propiedades de transporte.

Una mirada a eventos raros en el mercado de valores y su impacto.

La investigación revela grupos de sincronización adaptables en sistemas caóticos, afectando redes del mundo real.

Explorando técnicas de aprendizaje automático para pronosticar pasos en el mapa de Hénon.

Modelos de aprendizaje automático como FourCastNet mejoran la precisión de las predicciones del clima mediante la asimilación de datos.

Una exploración de puntos de inflexión y su impacto en sistemas complejos.

Explorando la importancia de la AMOC en el clima de la Tierra y sus posibles cambios.

La investigación explora métodos de control para manejar el comportamiento caótico en sistemas cuánticos.

Examinando cómo la aleatoriedad afecta el caos cuántico en modelos de Ising.

Una mirada a la dinámica de los movimientos de las estrellas dentro de las galaxias.

Los investigadores analizan cómo las cadenas de espín cuántico evolucionan entre dinámicas regulares y caóticas.

Una mirada a la formación y la importancia de las nubes pequeñas en nuestro clima.

Explorando las conexiones entre la gravedad, el caos cuántico y las estructuras topológicas no orientables.

Explorando cómo los cooperadores inteligentes influyen en el comportamiento del grupo en dilemas sociales.

Examinando cómo los sesgos cognitivos cambian la opinión pública y el consenso en las democracias.

Un nuevo modelo busca mejorar las predicciones meteorológicas a mediano plazo.

Este artículo examina el comportamiento caótico en modelos de neuronas, centrándose en la neurona de Rulkov.

Descubre cómo los métodos espectrales en el tiempo mejoran la solución de ecuaciones diferenciales.

Un estudio del movimiento caótico en un sistema de péndulo complejo.

Este artículo examina cómo las partículas escapan a través de agujeros en sistemas de billar.

Este artículo explora cómo las dinámicas a pequeña escala impactan el transporte de partículas en aguas oceánicas turbulentas.

Examinando cómo los campos magnéticos de retroalimentación cambian la dinámica de magnetización para tecnologías avanzadas.

La investigación muestra cómo la no linealidad afecta la localización de ondas en entornos desordenados.

Una mirada a cómo diferentes sistemas se sincronizan a lo largo del tiempo.

Nuevo software simplifica el análisis de medidas de complejidad en datos de series temporales.

Un nuevo enfoque para simplificar modelos de sistemas complejos sin perder rendimiento.

Una mirada a cómo se comportan las partículas en entornos caóticos usando mapeos no retorcidos.