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Enregistrement W2009260627 · doi:10.1142/s0218127413300140

CHAOS ENTANGLEMENT: A NEW APPROACH TO GENERATE CHAOS

2013· article· en· W2009260627 sur OpenAlexaff
Hongtao Zhang, Xinzhi Liu, Xuemin Shen, Jun Liu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Bifurcation and Chaos · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueChaos control and synchronization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum entanglementAttractorChaoticSynchronization of chaosLyapunov exponentStatistical physicsSaddleControl of chaosBounded functionComputer scienceMathematicsTopology (electrical circuits)Control theory (sociology)PhysicsMathematical analysisQuantumQuantum mechanicsArtificial intelligenceMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new approach to generate chaotic phenomenon, called chaos entanglement, is proposed in this paper. The basic principle is to entangle two or multiple stable linear subsystems by entanglement functions to form an artificial chaotic system such that each of them evolves in a chaotic manner. Firstly, a new attractor, entangling a two-dimensional linear subsystem and a one-dimensional one by sine function, is presented as an example. Dynamical analysis shows that both entangled subsystems are bounded and all equilibra are unstable saddle points when chaos entanglement is achieved. Also, numerical computation shows that this system has one positive Lyapunov exponent, which implies chaos. Furthermore, two conditions are given to achieve chaos entanglement. Along this way, by different linear subsystems and different entanglement functions, a variety of novel chaotic attractors have been created and abundant complex dynamics are exhibited. Our discovery indicates that it is not difficult any more to construct new artificial chaotic systems/networks for engineering applications such as chaos-based secure communication. Finally, a possible circuit is given to realize these new chaotic attractors.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations30
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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