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Local dimension and finite time prediction in spatiotemporal chaotic systems.
Francisco, Gerson; Muruganandam, Paulsamy.
Afiliação
  • Francisco G; Instituto de Física Teórica, Universidade Estadual Paulista, São Paulo, SP, Brazil.
Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys ; 67(6 Pt 2): 066204, 2003 Jun.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-16241323
We show how a recently introduced statistic [Patil et al., Phys. Rev. Lett. 81, 5878 (2001)] provides a direct relationship between dimension and predictability in spatiotemporal chaotic systems. Regions of low dimension are identified as having high predictability and vice versa. This conclusion is reached by using methods from dynamical systems theory and Bayesian modeling. In this work we emphasize on the consequences for short time forecasting and examine the relevance for factor analysis. Although we concentrate on coupled map lattices and coupled nonlinear oscillators for convenience, any other spatially distributed system could be used instead, such as turbulent fluid flows.
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Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys Assunto da revista: BIOFISICA / FISIOLOGIA Ano de publicação: 2003 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Estados Unidos
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Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys Assunto da revista: BIOFISICA / FISIOLOGIA Ano de publicação: 2003 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Estados Unidos