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Enregistrement W1987679854 · doi:10.1021/jp002514q

Onset and Synchronization of Complex Dynamic Behavior in the Light-Sensitive Belousov−Zhabotinsky Reaction with Periodic and Nearly Periodic Switching

2000· article· en· W1987679854 sur OpenAlexaff
Marc R. Roussel, Jichang Wang

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry A · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNonlinear Dynamics and Pattern Formation
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBelousov–Zhabotinsky reactionLyapunov exponentAmplitudeChaoticSynchronization (alternating current)PhysicsLimit cycleWaveformControl theory (sociology)Forcing (mathematics)Statistical physicsMathematicsNonlinear systemTopology (electrical circuits)OpticsQuantum mechanicsComputer scienceThermodynamicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we studied the behavior of a model of a periodically driven photosensitive Belousov−Zhabotinsky reaction. The computations were carried out with a two-variable Oregonator model modified to account for photosensitivity. The external light intensity was periodically switched between two levels. By keeping the total cycle length fixed while varying the duration of the positive and negative perturbations, a variety of dynamical behaviors can be observed, including phase locking, torus oscillations, periodic transitions, and chaos. The results suggest that not only are the forcing frequency and amplitude important, as was already known, but the detailed waveform of the external forcing is also essential in determining the behavior of a driven dynamical system. Two scenarios have been investigated in this study: (a) the system was driven between two limit cycles; (b) the system was driven between excitable and oscillatory states. Random modulation of the durations of the positive and negative perturbations (low and high illumination states) leads to synchronization of complex behavior. Calculating the leading Lyapunov exponent confirms that this form of random driving may be used to suppress chaotic behavior.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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