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Enregistrement W3034988553 · doi:10.1088/1742-6596/1490/1/012024

A new chaotic map development through the composition of the MS Map and the Dyadic Transformation Map

2020· article· en· W3034988553 sur OpenAlexaff
MT Suryadi, Yudi Satria, Venny Melvina, Luqman N Prawadika, Ita M Sholihat

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesUniversitas Indonesia
Mots-clésRandomnessChaoticLyapunov exponentNISTTransformation (genetics)Chaotic mapMathematicsBifurcation diagramStandard mapTent mapBifurcationDiagramStatistical physicsMathematical analysisComputer scienceStatisticsPhysicsArtificial intelligenceNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, a new chaotic map is proposed, that is obtained from the composition of two chaotic maps, that is, the MS Map and the Dyadic Transformation Map. The composition process starts from the MS Map, followed by the Dyadic Transformation Map. The resulting composition is a new chaotic function. This is shown by the bifurcation diagram analysis result, Lyapunov Exponents, and the NIST randomness test. The bifurcation diagram shows that the best densities occur at λ ∈ (0.3, 5) and r = 3.8. The Lyapunov Exponents has nonnegative values for r ∈ [1, 4]. The NIST randomness test with initial value and parameters x 0 = 0.6, r = 3.8, and λ = 3.5 shows that the new chaotic map passes 14 out of 16 NIST tests.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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