Fisica - Dinamica caotica

Una panoramica sullo scaling urbano e sui fattori che influenzano lo sviluppo delle città.

Uno sguardo ai metodi per analizzare i cambiamenti nei dati in evoluzione.

Uno sguardo al comportamento delle miscele di fluidi binari e alla loro turbolenza.

Nuovi metodi per ottenere caos nei sistemi magnomeccanici usando la modulazione di fase.

Il metodo di Tao offre un modo semplice per mantenere la struttura simpletica nelle simulazioni.

Presentiamo una nuova tecnica di filtraggio per sistemi non gaussiani.

Uno studio rivela un comportamento complesso nel flusso di Taylor-Couette contro-rotante attraverso il raddoppio del periodo.

Lo studio dei livelli energetici nei rotori quantistici spiega i comportamenti caotici e ordinati.

Uno sguardo ai meccanismi che influenzano la resistività nei materiali.

Esaminando come si comportano le onde in sistemi complessi tramite misurazioni di ritardo temporale.

Usare reti climatiche per identificare cambiamenti climatici critici in modo efficace.

Usare il machine learning per distinguere comportamenti caotici e regolari nei sistemi hamiltoniani.

Esplora come si comportano gli oscillatori accoppiati sotto varie condizioni e interazioni.

Uno sguardo ai metodi per studiare i processi che cambiano in vari campi.

Uno sguardo a come le mappe frazionarie aiutano ad analizzare sistemi complessi influenzati dalla memoria.

Uno studio mostra come gli oscillatori si sincronizzano all'interno di reti casuali nonostante le connessioni varie.

Esaminare come si generano e si mantengono i campi magnetici nei sistemi astrofisici.

Le tecniche di machine learning offrono nuove intuizioni su sistemi caotici imprevedibili.

Questo articolo esamina come i pendoli collegati interagiscono e influenzano il movimento l'uno dell'altro.

Esplorare missioni fondamentali che stanno plasmando il futuro della nostra presenza sulla Luna.

Esaminare come la perdita di energia influisca sul comportamento nei sistemi frazionari dinamici.

Nuovi metodi migliorano le previsioni delle traiettorie delle navette spaziali grazie a una gestione migliore delle incertezze.

Analizzare la complessità nei sistemi a due livelli offre spunti per le tecnologie quantistiche.

Questo studio esplora come la non linearità influisce sul comportamento caotico nel modello del top colpito.

I metodi di machine learning migliorano la previsione dei sistemi caotici in vari settori.

Un nuovo metodo migliora la collaborazione di gruppo attraverso la coevoluzione nelle reti.

Esplorando domini a forma di gamberetti in mappe di rotori asimmetrici dissipativi.

Scopri come CMC identifica le relazioni causali nei dati delle serie temporali.

Un nuovo metodo per classificare i campi magnetici migliora l'efficienza dell'energia da fusione.

Esplorando il comportamento caotico nella mappa di Ikeda attraverso i sistemi dinamici.

Le curve senza taglio aiutano a organizzare il movimento delle particelle in sistemi caotici.

Usare il deep learning per migliorare l'assimilazione dei dati nelle previsioni del tempo.

Questo studio mostra come le temperature della superficie del mare influenzano le dinamiche climatiche globali.

Un nuovo modo di analizzare la dinamica caotica nei flussi turbolenti.

Uno sguardo a come le forze attraenti e repulsive influenzano gli oscillatori quantistici.

Uno sguardo alla riconnessione magnetica, la sua dinamica e le implicazioni nei processi astrofisici.

Gli scienziati usano l'entropia di Shannon per migliorare la stabilità dei fasci di particelle negli acceleratori.

Due algoritmi migliorano la stima dei parametri in sistemi in cambiamento usando dati in tempo reale.

Esaminare il comportamento della turbolenza nei condensati di Bose-Einstein e le sue implicazioni.

Nuovi metodi che usano il calcolo in serbatoio prevedono la dinamica di sistemi complessi con pochissimi dati.