| Título : |
Predictability of Chaotic Dynamics : A Finite-time Lyapunov Exponents Approach |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Vallejo, Juan C., Autor ; Sanjuan, Miguel A. F., Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2017 |
| Número de páginas: |
XV, 136 p. 47 ilustraciones, 22 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-51893-0 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Óptica no lineal Física matemática Sistema solar Física Teórica Matemática y Computacional Física espacial |
| Índice Dewey: |
535.2 Óptica física |
| Resumen: |
Este libro se ocupa principalmente de los aspectos computacionales de la predictibilidad de los sistemas dinámicos, en particular aquellos en los que la observación, el modelado y el cálculo son fuertemente interdependientes. A diferencia de lo que ocurre con los sistemas físicos bajo control en laboratorios, por ejemplo en mecánica celeste, uno se enfrenta a la observación y modelado de sistemas sin la posibilidad de alterar los parámetros clave de los objetos estudiados. Por lo tanto, las simulaciones numéricas ofrecen una herramienta esencial para analizar estos sistemas. Con el uso generalizado de simulaciones por computadora para resolver sistemas dinámicos complejos, la confiabilidad de los cálculos numéricos es de creciente interés e importancia. Esta confiabilidad está directamente relacionada con las propiedades de regularidad e inestabilidad del flujo modelado. En este escenario interdisciplinario, la física subyacente proporciona los modelos simulados, la dinámica no lineal proporciona sus propiedades de caoticidad e inestabilidad, y las ciencias de la computación proporcionan la implementación numérica real. Este libro presenta y explora precisamente este vínculo entre los modelos y su caracterización de predictibilidad basada en conceptos derivados del campo de la dinámica no lineal, con un enfoque en el enfoque de exponentes de Lyapunov de tiempo finito. El método se ilustra utilizando varios sistemas dinámicos continuos conocidos, incluidos los sistemas Contopoulos, Hénon-Heiles y Rössler. Para ayudar a los estudiantes y a los principiantes a aprender rápidamente a aplicar estas técnicas, el apéndice proporciona descripciones de los algoritmos utilizados a lo largo del texto y detalla cómo implementarlos para resolver un sistema dinámico continuo determinado. |
| Nota de contenido: |
Preface -- Forecasting and Chaos -- Lyapunov Exponents -- Dynamical Regimes and Timescales -- Predictability -- Numerical Calculation of Lyapunov Exponents. |
| 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 |
Predictability of Chaotic Dynamics : A Finite-time Lyapunov Exponents Approach [documento electrónico] / Vallejo, Juan C., Autor ; Sanjuan, Miguel A. F., Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XV, 136 p. 47 ilustraciones, 22 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-51893-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Óptica no lineal Física matemática Sistema solar Física Teórica Matemática y Computacional Física espacial |
| Índice Dewey: |
535.2 Óptica física |
| Resumen: |
Este libro se ocupa principalmente de los aspectos computacionales de la predictibilidad de los sistemas dinámicos, en particular aquellos en los que la observación, el modelado y el cálculo son fuertemente interdependientes. A diferencia de lo que ocurre con los sistemas físicos bajo control en laboratorios, por ejemplo en mecánica celeste, uno se enfrenta a la observación y modelado de sistemas sin la posibilidad de alterar los parámetros clave de los objetos estudiados. Por lo tanto, las simulaciones numéricas ofrecen una herramienta esencial para analizar estos sistemas. Con el uso generalizado de simulaciones por computadora para resolver sistemas dinámicos complejos, la confiabilidad de los cálculos numéricos es de creciente interés e importancia. Esta confiabilidad está directamente relacionada con las propiedades de regularidad e inestabilidad del flujo modelado. En este escenario interdisciplinario, la física subyacente proporciona los modelos simulados, la dinámica no lineal proporciona sus propiedades de caoticidad e inestabilidad, y las ciencias de la computación proporcionan la implementación numérica real. Este libro presenta y explora precisamente este vínculo entre los modelos y su caracterización de predictibilidad basada en conceptos derivados del campo de la dinámica no lineal, con un enfoque en el enfoque de exponentes de Lyapunov de tiempo finito. El método se ilustra utilizando varios sistemas dinámicos continuos conocidos, incluidos los sistemas Contopoulos, Hénon-Heiles y Rössler. Para ayudar a los estudiantes y a los principiantes a aprender rápidamente a aplicar estas técnicas, el apéndice proporciona descripciones de los algoritmos utilizados a lo largo del texto y detalla cómo implementarlos para resolver un sistema dinámico continuo determinado. |
| Nota de contenido: |
Preface -- Forecasting and Chaos -- Lyapunov Exponents -- Dynamical Regimes and Timescales -- Predictability -- Numerical Calculation of Lyapunov Exponents. |
| 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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Predictability of Chaotic Dynamics
