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Enregistrement W2021003175 · doi:10.1115/imece2010-37041

Investigation of the Transition Character for Duffing System by Employing Periodicity Ratio and Lyapunov Exponents

2010· article· en· W2021003175 sur OpenAlexaff
Lu Han, Liming Dai, Huayong Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Differential Equations and Dynamical Systems
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLyapunov exponentDuffing equationDivergence (linguistics)Nonlinear systemCharacter (mathematics)MathematicsTransition (genetics)Statistical physicsCHAOS (operating system)Convergence (economics)Mathematical analysisApplied mathematicsPhysicsComputer scienceQuantum mechanicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transition characters from periodicity to chaos and periodicity to quasi-periodicity have been detected for a Duffing equation which is a representative nonlinear dynamic system who has complicated, diverse transition characters. Specifically, Lyapunov exponents and periodicity ratio method are both employed to diagnose the transition routes. By combining the two methods together, it is very efficient to classify different types of transition of a nonlinear differential system. It can be found that the transition routes from periodicity to chaos can be more divergent than other routes from periodicity to quasi-periodicity. Therefore, some predications can be made about the occurrence of the chaos by observing the divergence or convergence of the transition routes. Further more, the new symmetrical transition characters from periodicity to quasi-periodicity can be displayed in terms of the periodicity Ratio. Comparing to Lyapunov Exponents, the Periodicity Ratio can disclose more detailed transition information.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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