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Recovering discrete delayed fractional equations from trajectories

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Recovering discrete delayed fractional equations from trajectories

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Conejero, JA.; Garibo-I-Orts, Ó.; Lizama, C. (2023). Recovering discrete delayed fractional equations from trajectories. Mathematical Methods in the Applied Sciences. https://doi.org/10.1002/mma.9228

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/205204

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Nombre: ConejeroGaribo-i- ...
Tamaño: 6.661Mb
Formato: PDF
Descripción: Versión editorial
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Metadatos del ítem

Título: Recovering discrete delayed fractional equations from trajectories
Autor: Conejero, J. Alberto Garibo-i-Orts, Óscar Lizama, Carlos
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] We show how machine learning methods can unveil the fractional and delayed nature of discrete dynamical systems. In particular, we study the case of the fractional delayed logistic map. We show that given a trajectory, ...[+]
Palabras clave: Chaotic systems , Delayed discrete fractional systems, Fractional dynamical systems , Machinelearning , Recurrent neural networks
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial (by-nc)
Fuente:
Mathematical Methods in the Applied Sciences. (issn: 0170-4214 )
DOI: 10.1002/mma.9228
Editorial:
John Wiley & Sons
Versión del editor: https://doi.org/10.1002/mma.9228
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/PID2021-124618NB-C21/ES/HACIA SENSADO Y PROCESADO DE SEÑAL TODO OPTICO USANDO OPTOMECANICA DE CAVIDADES Y MOLECULAR: DESDE PEINES OPTOMECANICOS A ESPECTROSCOPIA RAMAN EN CHIPS DE SILICIO/
Agradecimientos:
Ministerio de Ciencia e Innovacion-Agencia Estatal de Investigacion, Grant/Award Number: PID2021-124618NB-C21; European Union
Tipo: Artículo

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