Statistical and deterministic dynamics of maps with memory
Notice bibliographique
Résumé
We consider a dynamical system to have memory if it remembers the current state as well as the state before that. The dynamics is defined as follows: $x_{n+1}=T_{\alpha }(x_{n-1}, x_{n})=\tau (\alpha \cdot x_{n}+(1-\alpha)\cdot x_{n-1}), $ where $\tau$ is a one-dimensional map on $I=[0, 1]$ and $0 < \alpha < 1$ determines how much memory is being used. $T_{\alpha }$ does not define a dynamical system since it maps $U=I\times I$ into $I$. In this note we let $\tau $ be the symmetric tent map. We shall prove that for $0 < \alpha < 0.46, $ the orbits of $\{x_{n}\}$ are described statistically by an absolutely continuous invariant measure (acim) in two dimensions. As $\alpha $ approaches $0.5 $ from below, that is, as we approach a balance between the memory state $x_{n-1}$ and the present state $x_{n}$, the support of the acims become thinner until at $\alpha =0.5$, all points have period 3 or eventually possess period 3. For $% 0.5 < \alpha < 0.75$, we have a global attractor: for all starting points in $U$ except $(0, 0)$, the orbits are attracted to the fixed point $(2/3, 2/3).$ At $%\alpha=0.75, $ we have slightly more complicated periodic behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».