We have controlled the chaotic output of Lorenz equation by using a return map. By applying small perturbations, the chaotic temporal behaviors and phase diagrams have been stabilized to period-1T, -2T, -3T which are unstable fixed points respectively as the same behaviors as the OGY method.
하루가 새롭게 변천되어 가는 현대사회라고 하지만 컴퓨터기술만큼 빠르게 변화하는 것도 없을 것이다. 하루가 멀다하고 새기술, 새제품이 쏟아져 나오는데 이것은 제품을 뒷받침하고 있는 컴퓨터 기술의 발전에 힘입은 것이라고 해도 과언이 아니다. 따라서 정보화 시대를 살아가는 현대인들은 각자 맡은 바 분야의 수준에 따라 컴퓨터에 관련된 제반지식을 익히는 것이 필요하다고 생각된다. 본란은 이러한 취지에 입각하여 컴퓨터의 Software, hardware 및 관련용어들을 알기 쉽게 풀이한 것이다.
Ye, Soo-Young;Baik, Seong-Wan;Kim, Hye-Jin;Kim, Tae-Kyun;Jeon, Gye-Rok
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.23
no.1
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pp.76-85
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2010
In general, anesthetic depth is evaluated by experience of anesthesiologist based on the changes of blood pressure and pulse rate. So it is difficult to guarantee the accuracy in evaluation of anesthetic depth. The efforts to develop the objective index for evaluation of anesthetic depth were continued but there was few progression in this area. Heart rate variability provides much information of autonomic activity of cardiovascular system and almost all anesthetics depress the autonomic activity. Novel monitoring system which can simply and exactly analyze the autonomic activity of cardiovascular system will provide important information for evaluation of anesthetic depth. We investigated the anesthetic depth as following 7 stages. These are pre-anesthesia, induction, skin incision, before extubation, after extubation, Post-anesthesia. In this study, temporal, frequency and chaos analysis method were used to analyze the HRV time series from electrocardiogram signal. There were NN10-NN50, mean, SDNN and RMS parameter in the temporal method. In the frequency method, there are LF and HF and LF/HF ratio, 1/f noise, alphal and alpha2 of DFA analysis parameter. In the chaos analysis, there are CD, entropy and LPE. Chaos analysis method was valuable to estimate the anesthetic depth compared with temporal and frequency method. Because human body was involved the choastic character.
Backgrounds and objective : EEG reflect dynamic changes of continuous neuronal activities by internal and external stimuli. The aim of this study is to quantify nonlinearly the local dynamic differences among EEG data corresponding to different states of brain. Methods : EEG was recorded from twelve healthy normal subjects(mean age, 29.7 years; 8 men and 4 women) using digital EEG machine. 18-channel EEG data were selected during eyes closed(EC), eyes open(EO), and mental arithmetic(MA) in each subject. Correlation dimension(D2) and largest Lyapunov exponent(LLE) were calculated from three states and average value was mapped 2 dimensionally and compared with each other. Results : The distribution of D2 was relatively symmetric and its value was higher in frontal than in parieto-occipital region during EC. These findings were reversed during EO. Bilateral centro-temporo-parietal region showed high D2 value in MA compared with those in EC, which was more prominent in left side. LLE was larger than zero in all state and showed significant differences among EC, EO and MA(p=0.000). Conclusion : These results suggest that nonlinear analysis of EEG can quantify dynamic state of brain.
The dispersion in the oscillatory flow generated by gravitational waves above the spatially periodic repples is studied. The steady parts of equations describing the orbit of the passive particle in a two dimensional field are assumed to be simply trigonometric functions. From the view point of nonlinear dynamics, the motion of the particle is chaotic under externally time-periodic perturbations which come from the wave motion. Two cases considered here are; (i) shallow water, and (ii) deep water approximation.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.29B
no.8
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pp.7-14
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1992
This paper persents how the signal is expressed by an implied unit data and the implied unit data is regenerated into the original signal. This shows that the regenerated signal is equal or similar to the original signal depending on the number of chaos prediction. The algorithm quoted above is implemented from the signal composed of 30 data. This algorithm will be applied to the applied science of data communication: information storage, speech processing, CAD, character recognition, etc...
Many authors have studied multiple stochastic integrals in pursuit of the existence of product processes in terms of multiple integrals. But there has not been much research into the structure of the product processes themselves. In this direction, a study which gives emphasis on sample path continuity and boundedness properties was initiated in Pyke[9]. For details of problem set-ups and necessary notations, see [9]. Recently the weak limits of U-processes are shown to be chaos processes, which is product of the same Brownian measures, see [2] and [7].
혼돈이론은 불규칙하다고 간주하고, 통계적접근 방법이외의 분석적방법의 접근이 어려웠던 시스템들에 대하여서 새로운 접근 방법을 제공하여주며, 보다 많은 시스템에 대하여 구조적 특성을 파악하게 하여주고 그 내부적 기전을 분석할 수 있게하여준다. 이러한 혼돈적 특성은 근본적으로 시스템의 내부적 비선형성에 의하여 근거한 것으로 볼 수 있다. 특히, 생체시스템의 경우에는 그 내부적 발생기전이 근본적으로 선형적 특성을 보이는 것보다 비선형적 특성을 나타내는 분석이 불가능하게 여겨졌던 생체시스템의 분석 및 의공학의 여러분야들에 다양한 형태로 적용될 있을 것이다.
chaos란 "질서 있는 무질서"를 의미한다. chaos의 큰 특징은 초기조건에의 민감성이다. 역으로 말 하면, 주어진 운동은 초기조건에 민감하므로 chaotic한 운동을 한다고 말할 수 있겠다. 제2장에서 는 유동문제의 대표격인 Lorenz chaos를 살펴보고, 3장에서는 동역학 문제인 Duffing-Holmes방 정식, 4장에서는 map의 대명사인 logistic map을, 5장에서는 기타 무수히 많은 분야 중 기계공 학에 가장 가까운 것들을 골라 연구된 내용을 소개하고 그 특징들을 살펴본다. 6장과 7장에서는 chaos의 정량화를 위한 Lyapunov지수와 fractal dimension의 개념과 그 계산 방법을 다룬다. 8 장에서는 현재까지도 그 의문이 풀리지 않은, chaos학문의 큰 관심사인, 난류의 시작문제를 취 급하고, 마지막으로 9장에서는 문제점, 과제 및 앞으로의 전망을 살펴보기로 한다. 살펴보기로 한다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.5
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pp.1073-1078
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2012
In this paper, we propose the MEMS system with Duffing equation to confirm nonlinear features in MEMS system. We also analyze nonlinear phenomena when adding the nonlinear term of another type. As a verification, we confirm chaotic motion by parameter variation through the time series, phase portrait and power spectrum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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