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Utilize este identificador para citar ou criar um link para este item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/67300
Título: 
Local dimension and finite time prediction in spatiotemporal chaotic systems
Autor(es): 
Instituição: 
  • Universidade Estadual Paulista (UNESP)
  • Bharathidasan University
ISSN: 
1063-651X
Resumo: 
Predictability is related to the uncertainty in the outcome of future events during the evolution of the state of a system. The cluster weighted modeling (CWM) is interpreted as a tool to detect such an uncertainty and used it in spatially distributed systems. As such, the simple prediction algorithm in conjunction with the CWM forms a powerful set of methods to relate predictability and dimension.
Data de publicação: 
1-Jun-2003
Citação: 
Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics, v. 67, n. 6 2, 2003.
Palavras-chaves: 
  • Algorithms
  • Boundary conditions
  • Eigenvalues and eigenfunctions
  • Forecasting
  • Matrix algebra
  • Probability
  • Probability distributions
  • Random processes
  • Statistical methods
  • Vectors
  • Bayesian modeling
  • Dynamical systems theory
  • Finite time prediction
  • Local dimension
  • Spatiotemporal chaotic system
  • Chaos theory
Fonte: 
http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.67.066204
Endereço permanente: 
Direitos de acesso: 
Acesso aberto
Tipo: 
outro
Fonte completa:
http://repositorio.unesp.br/handle/11449/67300
Aparece nas coleções:Artigos, TCCs, Teses e Dissertações da Unesp

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