Local Lyapunov(지역 랴푸노프)란 무엇입니까?
Local Lyapunov 지역 랴푸노프 - In this study, the nonlinear local Lyapunov exponent and nonlinear error growth dynamics are employed to estimate the predictability limit of oceanic mesoscale eddy (OME) tracks quantitatively using three datasets. [1] For various MJO indices, nonlinear local Lyapunov exponents are computed to quantify the MJO predictability under the easterly and westerly phases of the Quasi-Biennial Oscillation (easterly: EQBO and westerly: WQBO). [2] Using the calculation of local Lyapunov exponents the influence of the stationary noise on statistical characteristics of intermittent generalized synchronization and critical coupling parameter value corresponding to the generalized synchronization regime onset has been studied. [3] Here we apply the predictability study with the Nonlinear Local Lyapunov Exponent and Attractor Radius to the products of multiple re-analyses and forecast models in several operational centers to realize general predictability of the atmosphere in the Earth system. [4] The property of local Lyapunov reducibility is introduced for the closed-loop system. [5] It is shown that this set induces a local Lyapunov function strictly decreasing at the sampling instants and that it is an estimate of the RAO of the continuous-time closed-loop system. [6] In the present paper, the nonlinear local Lyapunov exponent (NLLE) is proposed as a new early warning signal for an abrupt climate change. [7] Using the backward nonlinear local Lyapunov exponent method, the prediction lead time, also called local backward predictability limit (LBPL), of given states induced by the two types of errors can be quantitatively estimated. [8] The γ -basin of attraction of the zero solution of a nonlinear stochastic differential equation can be determined through a pair of a local and a non-local Lyapunov function. [9] Based on this model we design a controller using the total hydraulic-mechanical energy as a local Lyapunov function. [10] The basis control scheme involves usual stabilizing constraints comprising of a terminal set and a terminal cost in the form of a local Lyapunov function. [11] In this paper, on the example of the Rossler systems, the application of the Pyragas time-delay feedback control technique for verification of Eden’s conjecture on the maximum of local Lyapunov dimension, and for the estimation of the topological entropy is demonstrated. [12] Time series points extracted from the paths were used to calculate the largest local Lyapunov exponents (LLLEs). [13] In this work, two types of predictability are proposed—forward and backward predictability—and then applied in the nonlinear local Lyapunov exponent approach to the Lorenz63 and Lorenz96 models to quantitatively estimate the local forward and backward predictability limits of states in phase space. [14] Time‐varying predictability is assessed by quantifying the divergence of trajectories in the phase space with time, using Local Lyapunov Exponents. [15] In this paper, system properties of a physics-based model of a supercapacitor are computed using a local Lyapunov analysis and the solution of linear matrix inequalities. [16] Here we focus on decadal timescales and apply the nonlinear local Lyapunov exponent method to the Community Climate System Model comparing control simulations with IE simulations. [17] In this work, a global Lyapunov function is constructed by combining known local Lyapunov functions for simpler, local subproblems via an explicit formula that depends on the problem parameters. [18] Dynamical characteristics of the fractional-order system are analyzed fully through numerical simulations, mainly including finite-time local Lyapunov exponents, bifurcation diagram, and the basins of attraction. [19]이 연구에서는 3개의 데이터 세트를 사용하여 해양 중규모 소용돌이(OME) 트랙의 예측 가능성 한계를 정량적으로 추정하기 위해 비선형 로컬 Lyapunov 지수 및 비선형 오류 성장 역학을 사용합니다. [1] 다양한 MJO 지수의 경우, 준 격년 진동(동쪽: EQBO 및 서쪽: WQBO)의 동쪽 및 서쪽 단계에서 MJO 예측 가능성을 정량화하기 위해 비선형 로컬 Lyapunov 지수가 계산됩니다. [2] 로컬 Lyapunov 지수의 계산을 사용하여 간헐 일반화 동기화의 통계적 특성에 대한 고정 잡음의 영향과 일반화된 동기화 체제 시작에 해당하는 임계 결합 매개변수 값이 연구되었습니다. [3] 여기에서 우리는 비선형 로컬 랴푸노프 지수 및 끌개 반경을 사용한 예측 가능성 연구를 여러 운영 센터의 다중 재분석 및 예측 모델의 제품에 적용하여 지구 시스템의 대기에 대한 일반적인 예측 가능성을 실현합니다. [4] 로컬 Lyapunov 환원성 속성이 폐쇄 루프 시스템에 도입되었습니다. [5] 이 세트는 샘플링 순간에 엄격하게 감소하는 로컬 Lyapunov 함수를 유도하고 연속 시간 폐쇄 루프 시스템의 RAO 추정치임을 보여줍니다. [6] 본 논문에서는 급격한 기후변화에 대한 새로운 조기경보 신호로 비선형 국부적 Lyapunov 지수(NLLE)를 제안하였다. [7] 역방향 비선형 로컬 Lyapunov 지수 방법을 사용하여 두 가지 유형의 오류에 의해 유도된 주어진 상태의 예측 리드 타임(로컬 역방향 예측 가능성 한계(LBPL)이라고도 함)을 정량적으로 추정할 수 있습니다. [8] 비선형 확률적 미분 방정식의 영해의 인력 γ -basin은 로컬 및 비-로컬 리아푸노프 함수의 쌍을 통해 결정될 수 있습니다. [9] 이 모델을 기반으로 우리는 전체 유압-기계 에너지를 로컬 Lyapunov 함수로 사용하여 컨트롤러를 설계합니다. [10] 기본 제어 방식은 터미널 집합과 로컬 Lyapunov 함수 형태의 터미널 비용으로 구성된 일반적인 안정화 제약 조건을 포함합니다. [11] 본 논문에서는 Rossler 시스템의 예에서, 최대 국소 리아푸노프 차원에 대한 에덴의 추측을 검증하고 위상 엔트로피를 추정하기 위한 Pyragas 시간 지연 피드백 제어 기법의 적용을 시연한다. [12] 경로에서 추출한 시계열 포인트는 가장 큰 로컬 리아푸노프 지수(LLLE)를 계산하는 데 사용되었습니다. [13] 본 연구에서는 순방향 예측 가능성과 역방향 예측 가능성의 두 가지 유형을 제안한 다음 Lorenz63 및 Lorenz96 모델에 대한 비선형 로컬 Lyapunov 지수 접근 방식을 적용하여 위상 공간에서 상태의 로컬 전방 및 후방 예측 가능성 한계를 정량적으로 추정합니다. [14] 시간에 따른 예측 가능성은 Local Lyapunov Exponents를 사용하여 시간에 따른 위상 공간의 궤적 발산을 정량화하여 평가됩니다. [15] 본 논문에서는 물리학 기반 슈퍼커패시터 모델의 시스템 속성을 로컬 Lyapunov 해석과 선형 행렬 부등식의 해를 사용하여 계산합니다. [16] 여기에서 우리는 10년 시간 척도에 초점을 맞추고 제어 시뮬레이션과 IE 시뮬레이션을 비교하는 Community Climate System Model에 비선형 로컬 Lyapunov 지수 방법을 적용합니다. [17] 이 작업에서 전역 Lyapunov 함수는 문제 매개변수에 따라 달라지는 명시적 공식을 통해 더 간단한 로컬 하위 문제에 대해 알려진 로컬 Lyapunov 함수를 결합하여 구성됩니다. [18] 소수계 시스템의 동적 특성은 주로 유한 시간 로컬 Lyapunov 지수, 분기 다이어그램 및 인력 유역을 포함하는 수치 시뮬레이션을 통해 완전히 분석됩니다. [19]
Nonlinear Local Lyapunov 비선형 로컬 랴푸노프
In this study, the nonlinear local Lyapunov exponent and nonlinear error growth dynamics are employed to estimate the predictability limit of oceanic mesoscale eddy (OME) tracks quantitatively using three datasets. [1] For various MJO indices, nonlinear local Lyapunov exponents are computed to quantify the MJO predictability under the easterly and westerly phases of the Quasi-Biennial Oscillation (easterly: EQBO and westerly: WQBO). [2] Here we apply the predictability study with the Nonlinear Local Lyapunov Exponent and Attractor Radius to the products of multiple re-analyses and forecast models in several operational centers to realize general predictability of the atmosphere in the Earth system. [3] In the present paper, the nonlinear local Lyapunov exponent (NLLE) is proposed as a new early warning signal for an abrupt climate change. [4] Using the backward nonlinear local Lyapunov exponent method, the prediction lead time, also called local backward predictability limit (LBPL), of given states induced by the two types of errors can be quantitatively estimated. [5] In this work, two types of predictability are proposed—forward and backward predictability—and then applied in the nonlinear local Lyapunov exponent approach to the Lorenz63 and Lorenz96 models to quantitatively estimate the local forward and backward predictability limits of states in phase space. [6] Here we focus on decadal timescales and apply the nonlinear local Lyapunov exponent method to the Community Climate System Model comparing control simulations with IE simulations. [7]이 연구에서는 3개의 데이터 세트를 사용하여 해양 중규모 소용돌이(OME) 트랙의 예측 가능성 한계를 정량적으로 추정하기 위해 비선형 로컬 Lyapunov 지수 및 비선형 오류 성장 역학을 사용합니다. [1] 다양한 MJO 지수의 경우, 준 격년 진동(동쪽: EQBO 및 서쪽: WQBO)의 동쪽 및 서쪽 단계에서 MJO 예측 가능성을 정량화하기 위해 비선형 로컬 Lyapunov 지수가 계산됩니다. [2] 여기에서 우리는 비선형 로컬 랴푸노프 지수 및 끌개 반경을 사용한 예측 가능성 연구를 여러 운영 센터의 다중 재분석 및 예측 모델의 제품에 적용하여 지구 시스템의 대기에 대한 일반적인 예측 가능성을 실현합니다. [3] 본 논문에서는 급격한 기후변화에 대한 새로운 조기경보 신호로 비선형 국부적 Lyapunov 지수(NLLE)를 제안하였다. [4] 역방향 비선형 로컬 Lyapunov 지수 방법을 사용하여 두 가지 유형의 오류에 의해 유도된 주어진 상태의 예측 리드 타임(로컬 역방향 예측 가능성 한계(LBPL)이라고도 함)을 정량적으로 추정할 수 있습니다. [5] 본 연구에서는 순방향 예측 가능성과 역방향 예측 가능성의 두 가지 유형을 제안한 다음 Lorenz63 및 Lorenz96 모델에 대한 비선형 로컬 Lyapunov 지수 접근 방식을 적용하여 위상 공간에서 상태의 로컬 전방 및 후방 예측 가능성 한계를 정량적으로 추정합니다. [6] 여기에서 우리는 10년 시간 척도에 초점을 맞추고 제어 시뮬레이션과 IE 시뮬레이션을 비교하는 Community Climate System Model에 비선형 로컬 Lyapunov 지수 방법을 적용합니다. [7]
local lyapunov exponent 로컬 랴푸노프 지수
In this study, the nonlinear local Lyapunov exponent and nonlinear error growth dynamics are employed to estimate the predictability limit of oceanic mesoscale eddy (OME) tracks quantitatively using three datasets. [1] For various MJO indices, nonlinear local Lyapunov exponents are computed to quantify the MJO predictability under the easterly and westerly phases of the Quasi-Biennial Oscillation (easterly: EQBO and westerly: WQBO). [2] Using the calculation of local Lyapunov exponents the influence of the stationary noise on statistical characteristics of intermittent generalized synchronization and critical coupling parameter value corresponding to the generalized synchronization regime onset has been studied. [3] Here we apply the predictability study with the Nonlinear Local Lyapunov Exponent and Attractor Radius to the products of multiple re-analyses and forecast models in several operational centers to realize general predictability of the atmosphere in the Earth system. [4] In the present paper, the nonlinear local Lyapunov exponent (NLLE) is proposed as a new early warning signal for an abrupt climate change. [5] Using the backward nonlinear local Lyapunov exponent method, the prediction lead time, also called local backward predictability limit (LBPL), of given states induced by the two types of errors can be quantitatively estimated. [6] Time series points extracted from the paths were used to calculate the largest local Lyapunov exponents (LLLEs). [7] In this work, two types of predictability are proposed—forward and backward predictability—and then applied in the nonlinear local Lyapunov exponent approach to the Lorenz63 and Lorenz96 models to quantitatively estimate the local forward and backward predictability limits of states in phase space. [8] Time‐varying predictability is assessed by quantifying the divergence of trajectories in the phase space with time, using Local Lyapunov Exponents. [9] Here we focus on decadal timescales and apply the nonlinear local Lyapunov exponent method to the Community Climate System Model comparing control simulations with IE simulations. [10] Dynamical characteristics of the fractional-order system are analyzed fully through numerical simulations, mainly including finite-time local Lyapunov exponents, bifurcation diagram, and the basins of attraction. [11]이 연구에서는 3개의 데이터 세트를 사용하여 해양 중규모 소용돌이(OME) 트랙의 예측 가능성 한계를 정량적으로 추정하기 위해 비선형 로컬 Lyapunov 지수 및 비선형 오류 성장 역학을 사용합니다. [1] 다양한 MJO 지수의 경우, 준 격년 진동(동쪽: EQBO 및 서쪽: WQBO)의 동쪽 및 서쪽 단계에서 MJO 예측 가능성을 정량화하기 위해 비선형 로컬 Lyapunov 지수가 계산됩니다. [2] 로컬 Lyapunov 지수의 계산을 사용하여 간헐 일반화 동기화의 통계적 특성에 대한 고정 잡음의 영향과 일반화된 동기화 체제 시작에 해당하는 임계 결합 매개변수 값이 연구되었습니다. [3] 여기에서 우리는 비선형 로컬 랴푸노프 지수 및 끌개 반경을 사용한 예측 가능성 연구를 여러 운영 센터의 다중 재분석 및 예측 모델의 제품에 적용하여 지구 시스템의 대기에 대한 일반적인 예측 가능성을 실현합니다. [4] 본 논문에서는 급격한 기후변화에 대한 새로운 조기경보 신호로 비선형 국부적 Lyapunov 지수(NLLE)를 제안하였다. [5] 역방향 비선형 로컬 Lyapunov 지수 방법을 사용하여 두 가지 유형의 오류에 의해 유도된 주어진 상태의 예측 리드 타임(로컬 역방향 예측 가능성 한계(LBPL)이라고도 함)을 정량적으로 추정할 수 있습니다. [6] 경로에서 추출한 시계열 포인트는 가장 큰 로컬 리아푸노프 지수(LLLE)를 계산하는 데 사용되었습니다. [7] 본 연구에서는 순방향 예측 가능성과 역방향 예측 가능성의 두 가지 유형을 제안한 다음 Lorenz63 및 Lorenz96 모델에 대한 비선형 로컬 Lyapunov 지수 접근 방식을 적용하여 위상 공간에서 상태의 로컬 전방 및 후방 예측 가능성 한계를 정량적으로 추정합니다. [8] 시간에 따른 예측 가능성은 Local Lyapunov Exponents를 사용하여 시간에 따른 위상 공간의 궤적 발산을 정량화하여 평가됩니다. [9] 여기에서 우리는 10년 시간 척도에 초점을 맞추고 제어 시뮬레이션과 IE 시뮬레이션을 비교하는 Community Climate System Model에 비선형 로컬 Lyapunov 지수 방법을 적용합니다. [10] 소수계 시스템의 동적 특성은 주로 유한 시간 로컬 Lyapunov 지수, 분기 다이어그램 및 인력 유역을 포함하는 수치 시뮬레이션을 통해 완전히 분석됩니다. [11]
local lyapunov function
It is shown that this set induces a local Lyapunov function strictly decreasing at the sampling instants and that it is an estimate of the RAO of the continuous-time closed-loop system. [1] The γ -basin of attraction of the zero solution of a nonlinear stochastic differential equation can be determined through a pair of a local and a non-local Lyapunov function. [2] Based on this model we design a controller using the total hydraulic-mechanical energy as a local Lyapunov function. [3] The basis control scheme involves usual stabilizing constraints comprising of a terminal set and a terminal cost in the form of a local Lyapunov function. [4] In this work, a global Lyapunov function is constructed by combining known local Lyapunov functions for simpler, local subproblems via an explicit formula that depends on the problem parameters. [5]이 세트는 샘플링 순간에 엄격하게 감소하는 로컬 Lyapunov 함수를 유도하고 연속 시간 폐쇄 루프 시스템의 RAO 추정치임을 보여줍니다. [1] 비선형 확률적 미분 방정식의 영해의 인력 γ -basin은 로컬 및 비-로컬 리아푸노프 함수의 쌍을 통해 결정될 수 있습니다. [2] 이 모델을 기반으로 우리는 전체 유압-기계 에너지를 로컬 Lyapunov 함수로 사용하여 컨트롤러를 설계합니다. [3] 기본 제어 방식은 터미널 집합과 로컬 Lyapunov 함수 형태의 터미널 비용으로 구성된 일반적인 안정화 제약 조건을 포함합니다. [4] 이 작업에서 전역 Lyapunov 함수는 문제 매개변수에 따라 달라지는 명시적 공식을 통해 더 간단한 로컬 하위 문제에 대해 알려진 로컬 Lyapunov 함수를 결합하여 구성됩니다. [5]