Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2015

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: chaotic states

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Impact and chaotic phenomena in nonlinear nonsmooth electrical dynamical systems

Trzaska Z.

Przegląd Elektrotechniczny

2015

R. 91, nr 4

77--85

The article presents results of the analysis of nonlinear oscillators with nonsmooth elements and nonlinear systems with nonsmooth excitations. Main attention has been focused on highlighting specific properties of nonsmooth systems compared to their smooth counterparts. Nonsmooth transformation of the time variable and the replacement of initial issues by boundary problems have been taken as the base for the analytical method. Results of numerical simulations and computing in the form of graphs of voltage and current waveforms and attractors are presented.

W artykule przedstawiono wyniki analizy nieliniowych oscylatorów z niegładkimi elementami oraz układów nieliniowych z niegładkimi wymuszeniami. Zasadnicza uwaga została skupiona na uwypukleniu specyficznych właściwości układów niegładkich w porównaniu do ich odpowiedników gładkich. Niegładką transformację zmiennej czasowej i zastąpienie zagadnień początkowych zagadnieniami brzegowymi przyjęto jako podstawę metody analitycznej. Przedstawiono wyniki symulacji numerycznych i obliczeń komputerowych w postaci wykresów przebiegów napięć i prądów oraz atraktorów.

Chaotic states induced by resetting process in Izhikevich neuron model

Nobukawa S., Nishimura H., Yamanishi T., Liu J.-Q.

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research

2015

Vol. 5, No. 2

109--119

Several hybrid neuron models, which combine continuous spike-generation mechanisms and discontinuous resetting process after spiking, have been proposed as a simple transition scheme for membrane potential between spike and hyperpolarization. As one of the hybrid spiking neuron models, Izhikevich neuron model can reproduce major spike patterns observed in the cerebral cortex only by tuning a few parameters and also exhibit chaotic states in specific conditions. However, there are a few studies concerning the chaotic states over a large range of parameters due to the difficulty of dealing with the state dependent jump on the resetting process in this model. In this study, we examine the dependence of the system behavior on the resetting parameters by using Lyapunov exponent with saltation matrix and Poincar´e section methods, and classify the routes to chaos.