Нелинейная динамика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Rus. J. Nonlin. Dyn.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Нелинейная динамика, 2016, том 12, номер 4, страницы 567–576
DOI: https://doi.org/10.20537/nd1604002
(Mi nd538)
 

Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)

Оригинальные статьи

Реконструкция матрицы связей ансамбля идентичных нейроподобных осцилляторов с запаздыванием в связи

И. В. Сысоевa, В. И. Пономаренкоab

a Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского, 410012, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, д. 83
b Саратовский филиал Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, 410019, Россия, г. Саратов, ул. Зеленая, д. 38
Список литературы:
Аннотация: Реконструкция уравнений колебательных систем по экспериментальным данным является важной задачей, поскольку результаты могут быть использованы для самых различных практических приложений, включая прогноз поведения исследуемых систем, косвенное измерение их параметров и диагностику взаимодействия. Одним из вариантов практически важных приложений является задача о реконструкции коэффициентов связи в ансамблях большого числа осцилляторов. Целью данной работы является разработка метода восстановления ансамбля идентичных нейроподобных осцилляторов при наличии задержек в связях в предположении, что общий вид уравнения известен.
Предложен метод, который опирается на ранее разработанный подход для реконструкции ансамблей диффузионно связанных осцилляторов с запаздыванием. Для определения коэффициентов связи для каждого осциллятора ансамбля отдельно минимизируется методом наименьших квадратов целевая функция, характеризующая непрерывность экспериментальных данных. Времена запаздывания в связях вычисляются методом градиентного спуска, адаптированным к дискретному случаю.
В численном эксперименте показано, что предложенный метод позволяет точно восстановить подавляющее большинство ($\sim$ 99%) времён запаздывания даже при использовании коротких временных рядов, а также является асимптотически несмещённым.
Ключевые слова: временные ряды, ансамбль осцилляторов, задержка в связях, реконструкция уравнений.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 16-34-00203
16-02-00091
Министерство образования и науки Российской Федерации СП-1510.2015.4
Работа выполнена при поддержке РФФИ, гранты №№16-34-00203, 16-02-00091, и стипендии Президента РФ для молодых учёных СП-1510.2015.4.
Поступила в редакцию: 21.09.2016
Принята в печать: 14.10.2016
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 530.182, 51-73
MSC: 37M10
Образец цитирования: И. В. Сысоев, В. И. Пономаренко, “Реконструкция матрицы связей ансамбля идентичных нейроподобных осцилляторов с запаздыванием в связи”, Нелинейная динам., 12:4 (2016), 567–576
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{SysPon16}
\by И.~В.~Сысоев, В.~И.~Пономаренко
\paper Реконструкция матрицы связей ансамбля идентичных нейроподобных осцилляторов с запаздыванием в связи
\jour Нелинейная динам.
\yr 2016
\vol 12
\issue 4
\pages 567--576
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/nd538}
\crossref{https://doi.org/10.20537/nd1604002}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=27715763}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/nd538
  • https://www.mathnet.ru/rus/nd/v12/i4/p567
  • Эта публикация цитируется в следующих 3 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Нелинейная динамика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:264
    PDF полного текста:74
    Список литературы:39
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024