Chaos Detection and Predictability
Langue : anglais
Edité par Springer, 2016
- Livre broché
- Neuf
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Distinguishing chaoticity from regularity in deterministic dynamical systems and specifying the subspace of the phase space in which instabilities are expected to occur is of utmost importance in as disparate areas as astronomy, particle physics and climate dynamics. To address these issues there exists a plethora of methods for chaos detection and predictability. The most commonly employed technique for investigating chaotic dynamics, i.e. the computation of Lyapunov exponents, however, may suffer a number of problems and drawbacks, for example when applied to noisy experimental data. In the last two decades, several novel methods have been developed for the fast and reliable determination of the regular or chaotic nature of orbits, aimed at overcoming the shortcomings of more traditional techniques. This set of lecture notes and tutorial reviews serves as an introduction to and overview of modern chaos detection and predictability techniquesfor graduate students and non-specialists. The book covers theoretical and computational aspects of traditional methods to calculate Lyapunov exponents, as well as of modern techniques like the Fast (FLI), the Orthogonal (OFLI) and the Relative (RLI) Lyapunov Indicators, the Mean Exponential Growth factor of Nearby Orbits (MEGNO), the Smaller (SALI) and the Generalized (GALI) Alignment Index and the '0-1' test for chaos.…
N° de réf. du vendeur 9783662484081
- Titre
- Chaos Detection and Predictability
- Auteur
- Jacques Laskar
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2016
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3662484080
- ISBN à 13 chiffres
- 9783662484081
- Poids de l'article
- 435 grammes
- Dimensions
- 235x155x16 mm
- Série
- Livre 142 sur 241: Lecture Notes in Physics
Distinguishing chaoticity from regularity in deterministic dynamical systems and specifying the subspace of the phase space in which instabilities are expected to occur is of utmost importance in as disparate areas as astronomy, particle physics and climate dynamics.
To address these issues there exists a plethora of methods for chaos detection and predictability. The most commonly employed technique for investigating chaotic dynamics, i.e. the computation of Lyapunov exponents, however, may suffer a number of problems and drawbacks, for example when applied to noisy experimental data.
In the last two decades, several novel methods have been developed for the fast and reliable determination of the regular or chaotic nature of orbits, aimed at overcoming the shortcomings of more traditional techniques. This set of lecture notes and tutorial reviews serves as an introduction to and overview of modern chaos detection and predictability techniques for graduate students and non-specialists.The book covers theoretical and computational aspects of traditional methods to calculate Lyapunov exponents, as well as of modern techniques like the Fast (FLI), the Orthogonal (OFLI) and the Relative (RLI) Lyapunov Indicators, the Mean Exponential Growth factor of Nearby Orbits (MEGNO), the Smaller (SALI) and the Generalized (GALI) Alignment Index and the 0-1 test for chaos.
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À propos de la quatrième de couverture
Distinguishing chaoticity from regularity in deterministic dynamical systems and specifying the subspace of the phase space in which instabilities are expected to occur is of utmost importance in as disparate areas as astronomy, particle physics and climate dynamics.
To address these issues there exists a plethora of methods for chaos detection and predictability. The most commonly employed technique for investigating chaotic dynamics, i.e. the computation of Lyapunov exponents, however, may suffer a number of problems and drawbacks, for example when applied to noisy experimental data.
In the last two decades, several novel methods have been developed for the fast and reliable determination of the regular or chaotic nature of orbits, aimed at overcoming the shortcomings of more traditional techniques. This set of lecture notes and tutorial reviews serves as an introduction to and overview of modern chaos detection and predictability techniques for graduate students and non-specialists.
The book covers theoretical and computational aspects of traditional methods to calculate Lyapunov exponents, as well as of modern techniques like the Fast (FLI), the Orthogonal (OFLI) and the Relative (RLI) Lyapunov Indicators, the Mean Exponential Growth factor of Nearby Orbits (MEGNO), the Smaller (SALI) and the Generalized (GALI) Alignment Index and the 0-1 test for chaos.
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