Complex Networks Approach for Dynamical Characterization of Nonlinear Systems

Autor(es)

Freitas, Vander L. S. ^[1] ; Lacerda, Juliana C. ^[1] ; Macau, Elbert E. N. ^{[1, 2]}

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Natl Inst Space Res, BR-12227010 Sao Jose Dos Campos, SP - Brazil

^[2] Univ Fed Sao Paulo, BR-12247010 Sao Jose Dos Campos, SP - Brazil

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: INTERNATIONAL JOURNAL OF BIFURCATION AND CHAOS; v. 29, n. 13 DEC 15 2019.
• Citações Web of Science: 0

Resumo

Bifurcation diagrams and Lyapunov exponents are the main tools for dynamical systems characterization. However, they are often computationally expensive and complex to calculate. We present two approaches for dynamical characterization of nonlinear systems via the generation of an undirected complex network that is built from their time series. Periodic windows and chaos can be detected by analyzing network statistics like average degree, density and betweenness centrality. Results are assessed in two discrete time nonlinear maps. (AU)

• Processo FAPESP: 17/24224-6 - Sincronização isócrona com atraso de propagação e controle de veículos autônomos em deslocamento de formação
• Beneficiário: Vander Luis de Souza Freitas
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Processo FAPESP: 17/04552-9 - Sincronização e controle de rede de osciladores caóticos e aplicações ao controle de veículos autônomos móveis em deslocamento de formação
• Beneficiário: Vander Luis de Souza Freitas
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Processo FAPESP: 15/50122-0 - Fenômenos dinâmicos em redes complexas: fundamentos e aplicações
• Beneficiário: Elbert Einstein Nehrer Macau
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático