由lai-sang Young the Human Brain,()10 11神经元主要通过电动冲动。研究人员经常将大脑皮层建模为耦合动力学系统:与源构成的大型净作品,该节点包括代表印度神经元动力学的较小子系统。当然,神经科学不仅仅是这样的网络。神经元动力学是由分子和细胞内水平上复杂的生物化学过程驱动的,皮质相互作用的输出会影响认知和行为。但是,神经元的动态相互作用在大脑功能中起着不可或缺的作用,并且数学出色(尤其是动态系统)可以阐明这些相互作用的生物学上有意义的模型。在这里,我关注灵长类动物的视野[4]。猕猴的视觉皮层与人类非常相似。这个大脑区域富含数据,因为实验者可以轻松访问它,并且它与感觉输入的近距离接近,使研究人员能够将皮质反应直接与视觉刺激相关联。这些特征使原始视觉成为基于生物学的定量理论的理想起点。视觉皮层可作为进入大脑皮层其余部分的窗口;它还提供
动态系统。(v)通过使用软件模拟非线性系统和混乱系统,为参与者提供动手体验,以观察不同混沌系统及其吸引子的行为。(vi)探索蝴蝶效应的概念,并增强参与者了解小变化如何导致结果的显着差异。(vii)通过使用算法生成分形的实践练习来增强对参与者的理解,并探索产生的分形的自相似特性。(viii)通过基于混乱的加密或数据安全机制,提供实用问题及其解决方案的暴露。(ix)提供了设计和建模混乱系统的练习,并培训参与者创建自己的混乱模型并分析其行为。(x)探讨混乱理论在物联网和密码域中的含义和应用。课程目录L1:动力学系统简介:逻辑图。l2:时间逆转不变性,可观察的数量,不断发展和不变概率度量。t1:logistic图和其他一维离散动态系统的发展和不变概率的模拟。l3:liouville方程。l4:求解liouville方程式和使用fokker-planck方程。t2:简单连续的一维动力系统的发展和不变概率的模拟以及概率的数值计算。l5:牙齿和混合。l10:玻尔兹曼方程。L6:混乱理论和非线性系统简介。蝴蝶效应和对初始条件的敏感依赖性。T3:混沌系统的模拟。产生分形并理解自相似性。l7:混沌系统中的分形和自相似性。l8:混乱和奇怪吸引者的动态。t4:物联网设备和网络中的混乱应用程序。设计混乱的系统模型。l9:混乱及其在物联网和密码学中的应用。L11:简单动力学系统的线性和精确响应的比较。L12:耗散函数和一般反应理论。 T5:简单分子动力学系统中的响应。L12:耗散函数和一般反应理论。T5:简单分子动力学系统中的响应。
其他领域的许多有关动态系统理论的介绍性书籍给人的印象是,该主题是关于间隔的迭代地图,观看Mandelbrot集的图片,或者查看平面中某些非线性差异方程的相位肖像。这远非现实。该主题可以看作是许多数学和非数学领域的互相关方法。该领域已经成熟并成功地用于其他领域,例如游戏理论,它用于解决拓扑中难以解决的问题,并有助于看到数字理论问题与不同的眼睛。几乎没有任何数学领域,这不涉及。例如:迭代平滑地图或流派上的平滑流源于几何形状,概率理论中的一系列独立随机变量可以建模为Bernoulli Shift,这是大数字>的定律
现在考虑和谐强制强制稳态输入和输出,作为u(t)= r(s)e st形式的谐波输入,以及y(t)= y(s)e ST的谐波输出。允许拉普拉斯变量复杂,s∈C,这些假定的解决方案可以代表谐波和指数函数。将假定的溶液替换为微分方程,并从两侧分解e st,从而在拉普拉斯域中表示微分方程。
横断面研究将白质组织特性的差异与阅读技能联系起来。但是,过去的研究报告了结果,有时是矛盾的结果。一些研究表明,白质证券是对阅读技能的个人水平特征,而另一些研究则表明阅读技能和白质是个人的教育经验的函数。在本研究中,我们检验了两个假设:a)白质的扩散特性反映了稳定的大脑特征,这些特性与阅读能力的稳定个体差异或b)白质是一个动态系统,与随着时间的流逝有关。为了回答这些问题,我们检查了五年的纵向数据集中的白质与阅读之间的关系,以及一系列大规模的,单观,横断面数据集(n = 14,249个参与者)。我们发现,阅读技能的提高与白质的纵向变化相对应。但是,在横截面数据集中,我们没有发现以下假设:白质中的个体差异可以预测阅读技能。这些发现突出了白质和学习中动态过程之间的联系。
4 Blanchard 和 Weil (2001) 在第三和第四个例子中使用了随机存储模型,因此产出与资本存量呈线性关系。在脚注 11 中,他们指出,这些模型可以扩展以纳入资本存量的凹度,方法是将产出指定为 Y t = K α t − δK t ,其中 δ 是随机变量,但他们没有计算出该模型的含义。Barro (2021) 使用了一个与我们的模型一样的随机折旧模型,但他指定 Y t = AK t ,因此,与 Blanchard 和 Weil 的简单随机存储规范一样,资本存量中没有凹度。
副主管,Autoronto,T的U驾驶汽车团队U Autoronto 09/2018-09/2019参加了一般汽车/SAE Autodrive Challenge,这是一项为期三年的自动驾驶汽车的比赛(2017-2020)。该团队由大约80名本科生和教师建议的一些研究生组成。作为一名研究生,我帮助团队领导者为比赛的第二年做准备。以前是本科生,我是比赛第一年(09/2017-06/2018)的自治软件开发人员。[站点]
数字孪生技术在航空航天、基础设施和汽车等各个工业领域具有广泛的应用前景、现实意义和潜力。然而,由于具体应用不明确,这项技术的采用速度较慢。本文使用离散阻尼动态系统探讨数字孪生的概念。由于数字孪生也有望利用数据和计算方法,因此在这种情况下使用代理模型是有充分理由的。在这种协同作用的推动下,我们探索了在数字孪生技术中使用代理模型的可能性。特别是,我们探索了在数字孪生技术中使用高斯过程 (GP) 模拟器。GP 具有处理噪声和稀疏数据的固有能力,因此,在数字孪生框架内使用它是有充分理由的。涉及刚度变化和质量变化的情况将单独和联合考虑,以及数据中不同程度的噪声和稀疏性。我们的数值模拟结果清楚地表明,GP 模拟器等替代模型有可能成为开发数字孪生的有效工具。分析了与数据质量和采样率相关的方面。总结了本文介绍的关键概念,并提出了未来迫切研究需求的想法。
3。N. Dushkina,A。Lakhtakia,《仿生与生物启示》(国际光学和光子学会,2009年),第7401页,第7401页。 740106。