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Attractor reconstruction by machine learning
Attractor reconstruction by machine learning
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Attractor reconstruction by machine learning

Lu, Zhixin ; Hunt, Brian R. ; Ott, Edward

Chaos (Woodbury, N.Y.), 2018-06, Vol.28 (6), p.061104-061104 [Periódico revisado por pares]

United States

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Using machine learning to replicate chaotic attractors and calculate Lyapunov exponents from data
Using machine learning to replicate chaotic attractors and calculate Lyapunov exponents from data
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Using machine learning to replicate chaotic attractors and calculate Lyapunov exponents from data

Pathak, Jaideep ; Lu, Zhixin ; Hunt, Brian R. ; Girvan, Michelle ; Ott, Edward

Chaos (Woodbury, N.Y.), 2017-12, Vol.27 (12), p.121102-121102 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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Highly efficient energy excitation transfer in light-harvesting complexes: The fundamental role of noise-assisted transport
Highly efficient energy excitation transfer in light-harvesting complexes: The fundamental role of noise-assisted transport
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Highly efficient energy excitation transfer in light-harvesting complexes: The fundamental role of noise-assisted transport

Caruso, F ; Chin, A W ; Datta, A ; Huelga, S F ; Plenio, M B

The Journal of chemical physics, 2009-09, Vol.131 (10), p.105106-105106-15 [Periódico revisado por pares]

The American Physical Society

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4
Applied Koopmanism
Applied Koopmanism
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Applied Koopmanism

Budisić, Marko ; Mohr, Ryan ; Mezić, Igor

Chaos (Woodbury, N.Y.), 2012-12, Vol.22 (4), p.047510-047510 [Periódico revisado por pares]

United States

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5
Dynamics of globally coupled oscillators: Progress and perspectives
Dynamics of globally coupled oscillators: Progress and perspectives
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Dynamics of globally coupled oscillators: Progress and perspectives

Pikovsky, Arkady ; Rosenblum, Michael

Chaos (Woodbury, N.Y.), 2015-09, Vol.25 (9), p.097616-097616 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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Shear thickening in colloidal dispersions
Shear thickening in colloidal dispersions
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Shear thickening in colloidal dispersions

Wagner, Norman J. ; Brady, John F.

Physics today, 2009-10, Vol.62 (10), p.27-32

New York: American Institute of Physics

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7
Perspective: Magnetic skyrmions—Overview of recent progress in an active research field
Perspective: Magnetic skyrmions—Overview of recent progress in an active research field
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Perspective: Magnetic skyrmions—Overview of recent progress in an active research field

Everschor-Sitte, K. ; Masell, J. ; Reeve, R. M. ; Kläui, M.

Journal of applied physics, 2018-12, Vol.124 (24) [Periódico revisado por pares]

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8
A classification scheme for chimera states
A classification scheme for chimera states
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A classification scheme for chimera states

Kemeth, Felix P. ; Haugland, Sindre W. ; Schmidt, Lennart ; Kevrekidis, Ioannis G. ; Krischer, Katharina

Chaos (Woodbury, N.Y.), 2016-09, Vol.26 (9), p.094815-094815 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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9
The effect of heterogeneity on hypergraph contagion models
The effect of heterogeneity on hypergraph contagion models
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The effect of heterogeneity on hypergraph contagion models

Landry, Nicholas W. ; Restrepo, Juan G.

Chaos (Woodbury, N.Y.), 2020-10, Vol.30 (10), p.103117-103117 [Periódico revisado por pares]

Melville: American Institute of Physics

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10
Causal network reconstruction from time series: From theoretical assumptions to practical estimation
Causal network reconstruction from time series: From theoretical assumptions to practical estimation
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Causal network reconstruction from time series: From theoretical assumptions to practical estimation

Runge, J.

Chaos (Woodbury, N.Y.), 2018-07, Vol.28 (7), p.075310-075310 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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