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Dinâmica não linear

Processo: 18/03211-6
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Temático
Vigência: 01 de outubro de 2018 - 30 de setembro de 2023
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física
Pesquisador responsável:Iberê Luiz Caldas
Beneficiário:Iberê Luiz Caldas
Instituição-sede: Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Pesquisadores principais:Jose Carlos Sartorelli
Pesq. associados:Dennis Lozano Toufen ; Elbert Einstein Nehrer Macau ; Zwinglio de Oliveira Guimarães Filho
Auxílios(s) vinculado(s):19/06790-0 - Vulnerabilidade em tempo real de estados sincronizados, AV.EXT
Bolsa(s) vinculada(s):18/22140-2 - Modelagem de ciclos circadianos, jet-lag e jet-lag social em mamíferos, BP.PD
15/05186-0 - Bifurcações e controle de caos na interação onda-partícula, BP.PD
15/07311-7 - Comportamento dinâmico de redes neurais, BP.PD
13/26598-0 - Caracterização das fronteiras entre periodicidade e caos no espaço de parâmetros, BP.PD
Assunto(s):Dinâmica não linear  Caos (sistemas dinâmicos)  Redes neurais (computação)  Sistemas dinâmicos  Sincronização  Turbulência 

Resumo

Aplicamos teorias básicas do caos e turbulência para investigar o controle de sistemas dinâmicos. Para sistemas dinâmicos hamiltonianos, investigamos a transição para o caos e o surgimento e quebra de barreiras de transporte, como observado em plasmas confinados magneticamente e em feixes de partículas em aceleradores. Também investigamos a origem da turbulência em um plasma confinado magneticamente e interpretamos experiências de controle da turbulência em tokamaks e em helimaks. Além desses sistemas, investigamos também o controle de sistemas caóticos dissipativos, de interesse na física aplicada e na engenharia, e determinamos propriedades dinâmicas desses sistemas no espaço dos parâmetros. Fazemos experiências de controle sobre o circuito de Matsumoto-Chua e em sistemas mecânicos (pêndulos paramétricos), estudamos a dinâmica de formação de gotas e de formação de bolhas de ar, e também a turbulência e instabilidades MHD do plasma em tokamaks. Investigamos a sincronização de sistemas neurais, e a ocorrência de chimera e plasticidade nesses sistemas, e a sincronização de redes de osciladores não lineares. (AU)

Publicações científicas (9)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
LOPEZ, ALVARO G.; IAROSZ, KELLY C.; BATIST, ANTONIO M.; SEOANE, JESUS M.; VIANA, RICARDO L.; SANJUAN, MIGUEL A. F. The role of dose density in combination cancer chemotherapy. COMMUNICATIONS IN NONLINEAR SCIENCE AND NUMERICAL SIMULATION, v. 79, DEC 2019. Citações Web of Science: 0.
MATHIAS, A. C.; MUGNAINE, M.; SANTOS, M. S.; SZEZECH, JR., J. D.; CALDAS, I. L.; VIANA, R. L. Fractal structures in the parameter space of nontwist area-preserving maps. Physical Review E, v. 100, n. 5 NOV 18 2019. Citações Web of Science: 0.
MEDEIROS, EVERTON S.; MEDRANO-T, RENE O.; CALDAS, THERE L.; TEL, TAMAS; FEUDEL, ULRIKE. State-dependent vulnerability of synchronization. Physical Review E, v. 100, n. 5 NOV 4 2019. Citações Web of Science: 0.
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PEREIRA, F. A. C.; SOKOLOV, I. M.; TOUFEN, D. L.; GUIMARAES-FILHO, Z. O.; CALDAS, I. L.; GENTLE, K. W. Statistical properties of intermittent bursts in the Texas Helimak. Physics of Plasmas, v. 26, n. 5 MAY 2019. Citações Web of Science: 0.
PROTACHEVICZ, PAULO R.; BORGES, FERNANDO S.; LAMEU, EWANDSON L.; JI, PENG; IAROSZ, KELLY C.; KIHARA, ALEXANDRE H.; CALDAS, LBERE L.; SZEZECH JR, JOSE D.; BAPTISTE, MURILO S.; MACAU, ELBERT E. N.; ANTONOPOULOS, CHRIS G.; BATISTA, ANTONIO M.; KURTHSW, JUERGEN. Bistable Firing Pattern in a Neural Network Model. FRONTIERS IN COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE, v. 13, APR 5 2019. Citações Web of Science: 1.
SANTOS, MOISES S.; PROTACHEVICZ, PAULO R.; IAROSZ, KELLY C.; CALDAS, IBERE L.; VIANA, RICARDO L.; BORGES, FERNANDO S.; REN, HAI-PENG; SZEZECH, JR., JOSE D.; BATISTA, ANTONIO M.; GREBOGI, CELSO. Spike-burst chimera states in an adaptive exponential integrate-and-fire neuronal network. Chaos, v. 29, n. 4 APR 2019. Citações Web of Science: 0.

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