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Enregistrement W4406370792 · doi:10.28924/2291-8639-23-2025-13

Chaos, Fractals and Bifurcation in Real Dynamics of Two-Parameter Family Associated to Logarithmic Functions

2025· article· en· W4406370792 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Sajid

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Analysis and Applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueChaos control and synchronization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndian Institute of Science Education and Research MohaliQassim University
Mots-clésBifurcation diagramMathematicsPeriod-doubling bifurcationLyapunov exponentBifurcationChaoticFractalFixed pointSaddle-node bifurcationTranscritical bifurcationFunction (biology)Nonlinear systemMathematical analysisStatistical physicsPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to provide bifurcation diagrams and observe chaotic behaviour in the real dynamics of two-parameter family of function \(\Phi(x)=x+(1-\lambda x)\ln(ax): x>0, \lambda>0, a>0\). We consider here parameter a is a positive and continuous real parameter while λ is positive but a discrete real parameter. The dynamical properties of this nonlinear system family analyze numerically as well as graphically by using fixed point iterative method. Bifurcation diagrams for the real dynamics of the function are plotted by varying the values of the parameter which are fractals in nature. Also, we show that chaos exists in the dynamics of the function by looking at period-doubling in the bifurcation diagram. Further, chaotic behaviour studies by simulation of the positive Lyapunov exponents which observe by varying the parameters similar to the bifurcation diagrams.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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