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Enregistrement W4375928990 · doi:10.1109/tac.2023.3274215

Generalized Invariance Principles for Stochastic Dynamical Systems and Their Applications

2023· article· en· W4375928990 sur OpenAlexaff
Shijie Zhou, Wei Lin, Xuerong Mao, Jianhong Wu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Automatic Control · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
Thématiquestochastic dynamics and bifurcation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDynamical systems theoryApplied mathematicsComputer scienceStatistical physicsMathematicsMathematical economicsAlgebra over a fieldPure mathematicsPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Investigating long-term behaviors of stochastic dynamical systems often requires to establish criteria that are able to describe delicate dynamics of the considered systems. In this article, we develop generalized invariance principles for continuous-time stochastic dynamical systems. Particularly, in a sense of probability one and by the developed semimartingale convergence theorem, we not only establish a local invariance principle, but also provide a generalized global invariance principle that allows the sign of the diffusion operator to be positive in some bounded region. We further provide an estimation for the time when a trajectory, initiating outside a particular bounded set, eventually enters it. Finally, we use several representative examples, including stochastic oscillating dynamics, to illustrate the practical usefulness of our analytical criteria in deciphering the stabilization or/and the synchronization dynamics of stochastic systems.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,584

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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