Detalles de la búsqueda
1.
Network inference from short, noisy, low time-resolution, partial measurements: Application to C. elegans neuronal calcium dynamics.
Proc Natl Acad Sci U S A
; 120(12): e2216030120, 2023 03 21.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36927154
2.
Using machine learning to anticipate tipping points and extrapolate to post-tipping dynamics of non-stationary dynamical systems.
Chaos
; 33(2): 023143, 2023 Feb.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36859201
3.
Parallel Machine Learning for Forecasting the Dynamics of Complex Networks.
Phys Rev Lett
; 128(16): 164101, 2022 Apr 22.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-35522516
4.
Using machine learning to predict statistical properties of non-stationary dynamical processes: System climate,regime transitions, and the effect of stochasticity.
Chaos
; 31(3): 033149, 2021 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33810745
5.
Using data assimilation to train a hybrid forecast system that combines machine-learning and knowledge-based components.
Chaos
; 31(5): 053114, 2021 May.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34240950
6.
Separation of chaotic signals by reservoir computing.
Chaos
; 30(2): 023123, 2020 Feb.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32113243
7.
Combining machine learning with knowledge-based modeling for scalable forecasting and subgrid-scale closure of large, complex, spatiotemporal systems.
Chaos
; 30(5): 053111, 2020 May.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32491877
8.
Observing microscopic transitions from macroscopic bursts: Instability-mediated resetting in the incoherent regime of the D-dimensional generalized Kuramoto model.
Chaos
; 29(3): 033124, 2019 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30927851
9.
Complexity reduction ansatz for systems of interacting orientable agents: Beyond the Kuramoto model.
Chaos
; 29(5): 053107, 2019 May.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31154774
10.
Scattering statistics in nonlinear wave chaotic systems.
Chaos
; 29(3): 033113, 2019 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30927849
11.
Using machine learning to assess short term causal dependence and infer network links.
Chaos
; 29(12): 121104, 2019 Dec.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-31893648
12.
Model-Free Prediction of Large Spatiotemporally Chaotic Systems from Data: A Reservoir Computing Approach.
Phys Rev Lett
; 120(2): 024102, 2018 Jan 12.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-29376715
13.
Attractor reconstruction by machine learning.
Chaos
; 28(6): 061104, 2018 Jun.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29960382
14.
Hybrid forecasting of chaotic processes: Using machine learning in conjunction with a knowledge-based model.
Chaos
; 28(4): 041101, 2018 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31906641
15.
Frequency and phase synchronization in large groups: Low dimensional description of synchronized clapping, firefly flashing, and cricket chirping.
Chaos
; 27(5): 051101, 2017 May.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28576094
16.
Uncovering low dimensional macroscopic chaotic dynamics of large finite size complex systems.
Chaos
; 27(8): 083121, 2017 Aug.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-28863484
17.
Nonlinear wave chaos: statistics of second harmonic fields.
Chaos
; 27(10): 103114, 2017 Oct.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-29092435
18.
Using machine learning to replicate chaotic attractors and calculate Lyapunov exponents from data.
Chaos
; 27(12): 121102, 2017 Dec.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-29289043
19.
Reservoir observers: Model-free inference of unmeasured variables in chaotic systems.
Chaos
; 27(4): 041102, 2017 Apr.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-28456169
20.
Modeling the network dynamics of pulse-coupled neurons.
Chaos
; 27(3): 033102, 2017 03.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-28364765