ХАОС-ДИНАМІЧНИЙ ПІДХІД ДО АНАЛІЗУ, ОБРОБКИ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ДАНИХ ВИМІРЮВАННЯ ДЛЯ ХАОТИЧНИХ КВАНТОВИХ СИСТЕМ І СЕНСОРІВ
DOI:
https://doi.org/10.18524/1815-7459.2018.4.150497Ключові слова:
хаотичні квантові системи і квантові cенсори – аналіз і обробка даних вимірювань – хаос-геометричний підхідАнотація
Стаття присвячена проблемі розробки нових математичних і обчислювальних засобів для аналізу і обробки даних вимірювань хаотичних квантових і лазерних систем і квантових пристроїв (сенсорів). Пропонуємий хаос-геометричний підхід включає об'єднану групу методів нелінійного аналізу та теорії хаосу, таких як метод автокореляційної функції, мультіфрактальний формалізм, вейвлет-аналіз, метод взаємної інформації, метод кореляційного інтеграла, алгоритми помилкових найближчих сусідів і сурогатних даних, аналіз на основі показників Ляпунова і ентропії Колмогорова, формалізм функцій пам'яті, нейромережеві алгоритми і ін. Представлені найбільш ефективні схеми обчислення спектра показників Ляпунова, розмірності Каплана-Йорка, ентропії Колмогорова тощо.Посилання
Glushkov, A. V. Methods of a Chaos Theory. OSENU: Odessa, 2012.
Glushkov, A. V.; Kuzakon, V. M.; Ternovsky, V. B.; Buyadzhi, V. V. Dynamics of laser systems with absorbing cell and backward-wave tubes with elements of a chaos. Dynamical Systems Theory; Awrejcewicz, J., Kazmierczak, M., Olejnik, P., Mrozowski, J., Eds.; Lodz Univ.: Lodz, 2013; Vol. T2, pp 461-466.
Prepelitsa, G. P.; Glushkov, A. V.; Lepikh,Ya. I.; Buyadzhi, V. V.; Ternovsky,V. B.; Zaichko, P. A. Chaotic dynamics of non-linear processes in atomic and molecular systems in electromagnetic field and semiconductor and fiber laser devices: new approaches, uniformity and charm of chaos. Sensor Electr. and Microsyst. Techn. 2014, 11(4), 43-57.
Glushkov, A. V.; Ternovsky, V. B.; Buyadzhi, V. V.; Prepelitsa, G. P., Geometry of a Relativistic Quantum Chaos: New approach to dynamics of quantum systems in electromagnetic field and uniformity and charm of a chaos. Proc. Intern. Geometry Center. 2014, 7(4), 60-71.
Buyadzhi, V. V.; Glushkov, A. V.; Khetselius, O. Y.; Kuznetsova, A. A.; Buyadzhi, A. A.; Prepelitsa. G. P.; Ternovsky, V. B. Nonlinear dynamics of laser systems with elements of a chaos: Advanced computational code. J. Phys.: Conf. Ser. 2017, 905, 012007.
Glushkov, A. V. Atom in an electromagnetic field. KNT: Kiev, 2005.
Glushkov, A; Khetselius, O; Svinarenko, A.; Buyadzhi, V. Spectroscopy of autoionization states of heavy atoms and multiply charged ions. Odessa: TEC, 2015.
Abarbanel, H. D. I.; Brown, R.; Sidorowich, J. J.; Tsimring, L. Sh. The analysis of observed chaotic data in physical systems. Rev. Mod. Phys. 1993, 65, 1331–1392.
Packard, N. H.; Crutchfield, J. P.; Farmer, J. D.; Shaw, R. S. Geometry from a time series. Phys. Rev. Lett. 1980, 45, 712–716.
Gallager, R. Information theory and reliable communication. Wiley: N. -Y., 1986.
Grassberger, P.; Procaccia, I. Measuring the strangeness of strange attractors. Physica D. 1983, 9, 189-208.
Theiler, J.; Eubank, S.; Longtin, A.; Galdrikian, B.; Farmer, J. Testing for nonlinearity in time series: The method of surrogate data. Physica D. 1992, 58, 77-94.
Khetselius, O. Yu. Forecasting evolutionary dynamics of chaotic systems using advanced non-linear prediction method. Dynamical Systems Applications; Awrejcewicz, J., Kazmierczak, M., Olejnik, P., Mrozowski, J., Eds.; Lodz Univ.: Lodz, 2013; Vol. T2, pp 145-152.
Glushkov, A. V.; Khetselius, O. Y.; Brusentseva, S. V.; Zaichko, P. A.; Ternovsky, V. B. Studying interaction dynamics of chaotic systems within a non-linear prediction method: application to neurophysiology. Advances in Neural Networks, Fuzzy Systems and Artificial Intelligence, Ser.: Recent Adv. in Computer Eng.; Balicki, J., Ed.; WSEAS: Gdansk, 2014; Vol. 21, pp 69-75.
Glushkov, A. V.; Svinarenko, A. A.; Buyadzhi, V. V.; Zaichko, P. A.; Ternovsky, V. B. Chaos-geometric attractor and quantum neural networks approach to simulation chaotic evolutionary dynamics during perception process. Advances in Neural Networks, Fuzzy Systems and Artificial Intelligence, Series: Recent Adv. in Computer Eng.; Balicki, J., Ed.; WSEAS: Gdansk, 2014; Vol. 21, pp 143-150.
Glushkov, A. V.; Malinovskaya, S. V.; Loboda, A. V.; Shpinareva, I. M.; Gurnitskaya, E. P.; Korchevsky, D. A. Diagnostics of the collisionally pumped plasma and search of the optimal plasma parameters of x-ray lasing: calculation of electron-collision strengths and rate coefficients for Ne-like plasma. J. Phys.: Conf. Ser. 2005, 11, 188-198.
Glushkov, A. V.; Malinovskaya, S. V.; Gurnitskaya, E. P.; Khetselius, O. Yu.; Dubrovskaya Yu. V. Consistent quantum theory of recoil induced excitation and ionization in atoms during capture of neutron. J. Phys. Conf. Ser. 2006, 35, 425-430.
Khetselius, O. Yu. Hyperfine structure of atomic spectra. Astroprint: Odessa, 2008.
Khetselius, O. Yu. Relativistic perturbation theory calculation of the hyperfine structure parameters for some heavy-element isotopes. Int. Journ. Quant. Chem. 2009, 109, 3330-3335.
Khetselius, O. Yu. Hyperfine structure of radium. Photoelectronics. 2005, 14, 83-85.
Khetselius, O. Yu. Spectroscopy of cooperative electron-gamma-nuclear processes in heavy atoms: NEET effect. J. Phys. Conf. Ser. 2012, 397, 012012.
Glushkov, A. V.; Khetselius, O. Y.; Svinarenko, A. A. Relativistic theory of cooperative muon-g-nuclear processes: Negative muon capture and metastable nucleus discharge. Advances in the Theory of Quantum Systems in Chemistry and Physics; Hoggan, P., Brändas, E., Maruani, J., Delgado-Barrio, G., Piecuch, P., Eds.; Springer: Cham, 2012; Vol. 22, pp 51-68.
Glushkov, A. V.; Malinovskaya, S. V. Co-operative laser nuclear processes: border lines effects. New projects and new lines of research in nuclear physics. Fazio, G., Hanappe, F., Eds.; World Scientific: Singapore, 2003; pp 242-250.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2018 Сенсорна електроніка і мікросистемні технології
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Авторське право переходить Видавцю.
