Full Lyapunov exponents spectrum with Deep Learning from single-variable time series
Mayora-Cebollero, Carmen (Universidad de Zaragoza) ; Mayora-Cebollero, Ana (Universidad de Zaragoza) ; Lozano, Álvaro (Universidad de Zaragoza) ; Barrio, Roberto (Universidad de Zaragoza)
Resumen: In this article we study if a Deep Learning technique can be used to obtain an approximate value of the Lyapunov exponents of a dynamical system. Moreover, we want to know if Machine Learning techniques are able, once trained, to provide the full Lyapunov exponents spectrum with just single-variable time series. We train a Convolutional Neural Network and use the resulting network to approximate the full spectrum using the time series of just one variable from the studied systems (Lorenz system and coupled Lorenz system). The results are quite surprising since all the values are well approximated with only partial data. This strategy allows to speed up the complete analysis of the systems and also to study the hyperchaotic dynamics in the coupled Lorenz system.
Idioma: Inglés
DOI: 10.1016/j.physd.2024.134510
Año: 2024
Publicado en: PHYSICA D-NONLINEAR PHENOMENA 472 (2024), 134510 [17 pp.]
ISSN: 0167-2789
Factor impacto JCR: 2.9 (2024)
Categ. JCR: MATHEMATICS, APPLIED rank: 22 / 343 = 0.064 (2024) - Q1 - T1
Categ. JCR: PHYSICS, FLUIDS & PLASMAS rank: 9 / 41 = 0.22 (2024) - Q1 - T1
Categ. JCR: PHYSICS, MATHEMATICAL rank: 8 / 61 = 0.131 (2024) - Q1 - T1
Categ. JCR: PHYSICS, MULTIDISCIPLINARY rank: 35 / 114 = 0.307 (2024) - Q2 - T1
Factor impacto SCIMAGO: 0.94 - Applied Mathematics (Q1) - Condensed Matter Physics (Q1) - Mathematical Physics (Q1) - Statistical and Nonlinear Physics (Q2)
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/AEI/PID2021-122961NB-I00
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/DGA/E22-23R
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/DGA/E24-23R
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/DGA/LMP94_21
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Geometría y Topología (Dpto. Matemáticas)
Área (Departamento): Área Matemática Aplicada (Dpto. Matemática Aplicada)
Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. No puede utilizar el material para una finalidad comercial. Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no puede difundir el material modificado.
Exportado de SIDERAL (2025-10-17-14:32:23)
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DOI: 10.1016/j.physd.2024.134510
Año: 2024
Publicado en: PHYSICA D-NONLINEAR PHENOMENA 472 (2024), 134510 [17 pp.]
ISSN: 0167-2789
Factor impacto JCR: 2.9 (2024)
Categ. JCR: MATHEMATICS, APPLIED rank: 22 / 343 = 0.064 (2024) - Q1 - T1
Categ. JCR: PHYSICS, FLUIDS & PLASMAS rank: 9 / 41 = 0.22 (2024) - Q1 - T1
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Categ. JCR: PHYSICS, MULTIDISCIPLINARY rank: 35 / 114 = 0.307 (2024) - Q2 - T1
Factor impacto SCIMAGO: 0.94 - Applied Mathematics (Q1) - Condensed Matter Physics (Q1) - Mathematical Physics (Q1) - Statistical and Nonlinear Physics (Q2)
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/AEI/PID2021-122961NB-I00
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/DGA/E22-23R
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/DGA/E24-23R
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/DGA/LMP94_21
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Geometría y Topología (Dpto. Matemáticas)
Área (Departamento): Área Matemática Aplicada (Dpto. Matemática Aplicada)
Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. No puede utilizar el material para una finalidad comercial. Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no puede difundir el material modificado.Exportado de SIDERAL (2025-10-17-14:32:23)
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Registro creado el 2025-02-10, última modificación el 2025-10-17