Estimating covariant lyapunov vectors from data

Martin, Christoph; Sharafi, Nahal; Hallerberg, Sarah

doi:10.1063/5.0078112

Verlagslink DOI:	10.1063/5.0078112 10.48550/arXiv.2107.08925
Titel:	Estimating covariant lyapunov vectors from data
Sprache:	Englisch
Autorenschaft:	Martin, Christoph Sharafi, Nahal Hallerberg, Sarah
Schlagwörter:	Non linear dynamics; Lyapunov exponent; Nonlinear systems; Dynamical systems; Lorenz system; Chaotic systems; Machine learning; Time series analysis
Erscheinungsdatum:	4-Mär-2022
Verlag:	American Institute of Physics
Zeitschrift oder Schriftenreihe:	Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science
Zeitschriftenband:	32
Zeitschriftenausgabe:	3
Projekt:	Dynamik und adaptiver Dekomposition lernender Netzwerke Lernbasierte Datenanalyse - Stochastik, Optimierung, Dynamik und Approximation
URI:	http://hdl.handle.net/20.500.12738/12944
ISSN:	1089-7682
Begutachtungsstatus:	Diese Version hat ein Peer-Review-Verfahren durchlaufen (Peer Review)
Einrichtung:	Fakultät Technik und Informatik Department Maschinenbau und Produktion
Dokumenttyp:	Zeitschriftenbeitrag
Hinweise zur Quelle:	paper number: 033105. Preprint: 10.48550/arXiv.2107.08925 (2021). Verlagsversion: 10.1063/5.0078112 (2022).
Sponsor / Fördernde Einrichtung:	Bundesministerium für Bildung und Forschung Hamburg
Enthalten in den Sammlungen:	Publications without full text