Domain Structured Dynamics : Unpredictability, chaos, randomness, fractals, differential equations and neural networks
Idioma: inglés
Editorial: IOP Publishing Ltd Aug 2021, 2021
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - Domain structured dynamics introduces a way for analysis of chaos in fractals, neural networks and random processes. It starts with newly invented abstract similarity sets and maps, which are in the basis of the abstract similarity dynamics. Then a labeling procedure is designed to determine the domain structured dynamics. The results follow the Pythagorean doctrine, considering finite number of indices for the labeling, with potential to become universal in future. The immediate power of the approach for fractals as domains of chaos, revisited famous deterministic and stochastic models, new types of differential equations and neural networks is seen in the book. This is not considered through widening areas, where the notions can be seen and recognized, but by deepening abstraction. Key Features- Provides the abstract similarity map, which generalizes the Bernoulli shift for abstract self-similar sets.- Discusses dynamically generated self-similar sets as a method of chaos generation.- Introduces abstract fractals as sets of metric spaces on the basis of abstract similar sets.- Presents fractals concepts discussed through the newly introduced notions.…
N° de ref. del artículo 9780750335058
- Título
- Domain Structured Dynamics : Unpredictability, chaos, randomness, fractals, differential equations and neural networks
- Autor
- Marat Akhmet
- Editorial
- IOP Publishing Ltd Aug 2021
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 075033505X
- ISBN 13
- 9780750335058
- Peso del artículo
- 572 gramos
- Dimensiones
- 254x178x13 mm
Domain Structured Dynamics is the first systematic presentation to examine the construction and identification of chaotic dynamics through a specially designed labeling. The power of the approach for fractals as domains of chaos, revisited famous deterministic and stochastic models, new types of differential equations and neural networks is seen in the book.
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