通过自动识别混沌与振荡动力学机制设计吸引子模型
应用统计
2015-05-30 v1 动力系统
定量方法
摘要
混沌与振荡持续吸引着科学界和公众的兴趣。然而，尽管这些定性特征很重要，但大多数构建此类现象数学模型的尝试都采用了间接的定量方法，例如通过将模型拟合到有限数量的数据点。在这里，我们开发了一个定性推断框架，通过直接指定底层动力学吸引子的期望特征，使我们能够对表现出这些及其他动力学行为的系统进行逆向工程和设计。这种从定量动力学到定性动力学的视角转变，为动力学系统的性质提供了基础性的新见解。
引用
@article{arxiv.1108.4746,
title = {Designing Attractive Models via Automated Identification of Chaotic and Oscillatory Dynamical Regimes},
author = {Daniel SIlk and Paul D. W. Kirk and Chris P. Barnes and Tina Toni and Anna Rose and Simon Moon and Margaret J. Dallman and Michael P. H. Stumpf},
journal= {arXiv preprint arXiv:1108.4746},
year = {2015}
}
备注
19 pages, 4 figures