Attractor Dimension Estimates for Dynamical Systems: Theory and Computation / Kuznetsov, Nikolay  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Attractor Dimension Estimates for Dynamical Systems: Theory and Computation : Dedicated to Gennady Leonov Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kuznetsov, Nikolay, Autor ; Reitmann, Volker, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XIX, 545 p. 34 ilustraciones, 10 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-50987-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Complejidad computacional  Óptica no lineal  teoría del sistema  Sistemas complejos Índice Dewey: 511.352 Resumen: Este libro proporciona métodos analíticos y numéricos para la estimación de características dimensionales (dimensiones de Hausdorff, Fractal, Carathéodory) para atractores y conjuntos invariantes de sistemas dinámicos y cociclos generados por ecuaciones diferenciales suaves o mapas en espacios euclidianos de dimensión finita o en variedades. También analiza las investigaciones de estabilidad utilizando estimaciones basadas en funciones de Lyapunov y métricas adaptadas. Además, introduce varios tipos de dimensiones de Lyapunov de sistemas dinámicos con respecto a un conjunto invariante, basadas en exponentes de Lyapunov locales, globales y uniformes, y deriva fórmulas analíticas para la dimensión de Lyapunov de los atractores de los sistemas de Hénon y Lorenz. Por último, el libro presenta estimaciones de la entropía topológica para sistemas dinámicos generales en espacios métricos y estimaciones de la dimensión topológica para cierres de órbitas de soluciones casi periódicas de ecuaciones diferenciales. Nota de contenido: Attractors and Lyapunov Functions -- Singular Values, Exterior Calculus and Logarithmic Norms -- Introduction to Dimension Theory. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Attractor Dimension Estimates for Dynamical Systems: Theory and Computation : Dedicated to Gennady Leonov [documento electrónico] / Kuznetsov, Nikolay, Autor ; Reitmann, Volker, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XIX, 545 p. 34 ilustraciones, 10 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-50987-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Complejidad computacional  Óptica no lineal  teoría del sistema  Sistemas complejos Índice Dewey: 511.352 Resumen: Este libro proporciona métodos analíticos y numéricos para la estimación de características dimensionales (dimensiones de Hausdorff, Fractal, Carathéodory) para atractores y conjuntos invariantes de sistemas dinámicos y cociclos generados por ecuaciones diferenciales suaves o mapas en espacios euclidianos de dimensión finita o en variedades. También analiza las investigaciones de estabilidad utilizando estimaciones basadas en funciones de Lyapunov y métricas adaptadas. Además, introduce varios tipos de dimensiones de Lyapunov de sistemas dinámicos con respecto a un conjunto invariante, basadas en exponentes de Lyapunov locales, globales y uniformes, y deriva fórmulas analíticas para la dimensión de Lyapunov de los atractores de los sistemas de Hénon y Lorenz. Por último, el libro presenta estimaciones de la entropía topológica para sistemas dinámicos generales en espacios métricos y estimaciones de la dimensión topológica para cierres de órbitas de soluciones casi periódicas de ecuaciones diferenciales. Nota de contenido: Attractors and Lyapunov Functions -- Singular Values, Exterior Calculus and Logarithmic Norms -- Introduction to Dimension Theory. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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