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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi | Fecha: 2017

Consideramos juegos de sustitutos estratégicos y complementos en redes e introducimos dos dinámicas evolutivas para refinar su multiplicidad de equilibrios. Dentro del campo medio, descubrimos que para el juego de mejor disparo, tomado como un ejemplo representativo de sustitutos estratégicos, la dinámica tipo replicador no conduce a equilibrios de Nash, mientras que conduce a un equilibrio único para los complementos, representado por un juego de coordinación. Por otro lado, cuando la dinámica se vuelve más exigente cognitivamente, las predicciones siempre son equilibrios de Nash: para el juego de mejor disparo encontramos un conjunto reducido de equilibrios con un valor definido de la fracción de contribuyentes, mientras que, para el juego de coordinación, los equilibrios simétricos solo surgen para fracciones iniciales bajas o altas de cooperadores. Ampliamos nuestro estudio considerando topologías complejas a través de un campo medio heterogéneo y mostramos que la naturaleza de los equilibrios seleccionados no cambia para el juego de mejor disparo

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi | Fecha: 2017

En este trabajo, proporcionamos condiciones para obtener teoremas de punto fijo para sistemas dinámicos paralelos sobre grafos con maxitérminos (Booleanos) y minitérminos como operadores de evolución global. Para lograrlo, demostramos previamente que órbitas periódicas de diferentes periodos no pueden coexistir, lo cual implica que el orden de Sharkovski no es válido para este tipo de sistemas dinámicos.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi | Fecha: 2017

Dada la amplia utilización de algoritmos de compresión sin pérdida para aproximar la complejidad algorítmica (Kolmogorov-Chaitin) y que, por lo general, los algoritmos de compresión sin pérdida genéricos no son suficientes para caracterizar características distintas a las estadísticas no diferentes de las evaluaciones de entropía, aquí exploramos un enfoque alternativo y complementario. Estudiamos propiedades formales de una medida inspirada en Levin calculada a partir de la distribución de salida de pequeñas máquinas de Turing. Introducimos y justificamos aproximaciones finitas que se han utilizado en algunas aplicaciones como alternativa a los algoritmos de compresión sin pérdida para aproximar la complejidad algorítmica (Kolmogorov-Chaitin). Proporcionamos demostraciones de las propiedades relevantes de ambos y los comparamos con la Distribución Universal de Levin. Proporcionamos estimaciones de error de con respecto a . Finalmente, presentamos una aplicación a secuencias de enteros de la Enciclopedia

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi | Fecha: 2017

El análisis de redes complejas se ha convertido en un estándar de oro para investigar la conectividad funcional en el cerebro humano. Enfoques populares para cuantificar el acoplamiento funcional entre series temporales de fMRI son los métodos de correlación lineal sin desfase; sin embargo, podrían revelar solo aspectos parciales de los vínculos funcionales entre áreas cerebrales. En este trabajo, proponemos un enfoque novedoso para evaluar el acoplamiento funcional entre series temporales de fMRI y construir redes cerebrales funcionales. Se utiliza un marco de espacio de fases para mapear parejas de señales explotando sus diagramas de recurrencia cruzada (CRPs) para comparar las trayectorias de los sistemas en interacción. Se extrae una métrica de sincronización del CRP para evaluar el comportamiento de acoplamiento de las series temporales. Dado que se espera que las comunidades funcionales de una población sana sean altamente consistentes para la misma tarea, definimos redes funcionales de datos de fMRI relacionados con la tarea de

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi | Fecha: 2017

La mayoría de los modelos de crecimiento para redes complejas consideran redes que comprenden un solo bloque o isla conectada, que contiene todos los nodos en la red. Sin embargo, se ha demostrado que algunas redes complejas grandes tienen más de una isla, con una distribución que sigue una función de ley de potencia. Este artículo introduce un modelo de crecimiento que considera la aparición de islas a medida que la red crece. El modelo propuesto aborda las siguientes dos características: (i) la probabilidad de que se genere una nueva isla disminuye a medida que la red crece y (ii) se crean nuevas islas con una probabilidad constante en cualquier etapa del crecimiento. En el primer caso, el modelo produce una distribución que decae como una ley de potencia con un exponente fijo y una distribución de grado de entrada que decae como una ley de potencia con . Cuando se considera el segundo caso, el modelo describe el tamaño de la isla y las distribuciones de grado de entrada que decaen como una ley de potencia con y , respectivamente.

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Por: Hindawi | Fecha: 2017

Después del informe de flujos caóticos con equilibrio de línea, ha habido mucha atención a sistemas con equilibrios incontables en los últimos cinco años. Este trabajo propone un nuevo sistema con un número infinito de puntos de equilibrio ubicados en una curva cerrada. Cabe destacar que el nuevo sistema genera comportamiento caótico, así como atractores ocultos. La dinámica del sistema con equilibrio en curva cerrada ha sido investigada utilizando retratos de fase, diagrama de bifurcación, exponentes de Lyapunov máximos y dimensión de Kaplan-York. Además, presentamos una implementación electrónica del sistema teórico para verificar su viabilidad. La capacidad de antisincronización del nuevo sistema con equilibrios infinitos es estudiada aplicando un control adaptativo. Este estudio sugiere que existen otros sistemas caóticos con equilibrios incontables que requieren una investigación más profunda.

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Por: Hindawi | Fecha: 2017

Aprender puntuaciones de gravedad de enfermedades automáticamente a partir de las mediciones recopiladas puede contribuir a la calidad tanto de la atención médica como de la comprensión científica. Se han dado algunos pasos en esa dirección y se han propuesto algoritmos de aprendizaje automático para extraer funciones de puntuación a partir de los datos. Dado el rápido aumento tanto en la cantidad como en la diversidad de datos medidos y almacenados, la gran cantidad de información se está convirtiendo en uno de los desafíos para los algoritmos de aprendizaje. En este trabajo, investigamos la dirección del problema donde la dimensionalidad de las variables medidas es grande. Aprender la puntuación de gravedad en tales casos plantea el problema de qué características medidas son relevantes. Hemos propuesto un enfoque novedoso que combina propiedades deseables de formulaciones existentes, que se compara favorablemente con alternativas en precisión y especialmente en la robustez de la función de puntuación aprendida. La formulación propuesta tiene una penalización no suave que induce dispersión. Este problema se resuelve ab

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Por: Hindawi | Fecha: 2017

Se propone un nuevo control deslizante de modo neural basado en el algoritmo de búsqueda colaborativa de accionamiento bidireccional de múltiples comunidades (M-CBDCS) para diseñar un controlador de vuelo que realice el control de seguimiento de actitud de una aeronave de rotores inclinables cuádruples (QTRA). En primer lugar, se formula el modelo dinámico de actitud del QTRA considerando la tensión de la hélice, el brazo del canal y el momento de inercia, y se establece la ley de control de modo deslizante equivalente. En segundo lugar, se presenta un algoritmo de control adaptativo para eliminar el error de aproximación, donde se utiliza una red neuronal de función de base radial (RBF) para regular en línea la ley de control de modo deslizante equivalente, y se desarrolla el novedoso algoritmo M-CBDCS para actualizar uniformemente los pesos desconocidos de la red neuronal y los parámetros del modelo esenciales de forma adaptativa. Se obtiene el error de aproximación no lineal y sirve como un

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Por: Hindawi | Fecha: 2017

Presentamos e investigamos un sistema hipercaótico oculto de cuatro dimensiones sin equilibrios, el cual se obtiene al aumentar el dinamo de disco homopolar tridimensional autoexcitante debido a Moffatt con una variable de control adicional. La sincronización de dos modelos de dinamo de disco acoplados de esta manera se investiga mediante métodos de control activo y control por modo deslizante. Las integraciones numéricas muestran que el control por modo deslizante proporciona una mejor sincronización en el tiempo pero causa vibraciones. La solución se obtiene cambiando a control activo cuando los errores de sincronización se vuelven muy pequeños. Además, el circuito electrónico del sistema hipercaótico de cuatro dimensiones ha sido realizado en ORCAD-PSpice y en el osciloscopio mediante valores de amplitud, verificando los resultados de los experimentos numéricos.

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Por: Hindawi | Fecha: 2017

Formular alimento para camarones representa un desafío para los agricultores y socios de la industria. La mayoría de los estudios anteriores seleccionaron solo un pequeño número de ingredientes debido a presiones de costos, a pesar de que cientos de ingredientes potenciales podrían ser utilizados en la mezcla de alimento para camarones. Incluso con un número limitado de ingredientes, la mejor combinación de los ingredientes más apropiados sigue siendo difícil de obtener debido a diversos requisitos de restricción, como el valor nutricional y el costo. Este documento propone un nuevo operador al que llamamos Heurísticas de Potencia, como parte de un Algoritmo Evolutivo (EA), que actúa como técnica de manejo de restricciones para la formulación de alimento o dieta para camarones. El operador es capaz de elegir y descartar ciertos ingredientes utilizando un mecanismo de búsqueda especializado. El objetivo es lograr la combinación más apropiada de ingredientes. Las Heurísticas de Potencia están incorporadas en el EA en la etapa inicial de un procedimiento de inicialización sem

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