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密集随机网络中耦合混沌圆映射同步的指数长瞬态时间

Exponentially Long Transient Time to Synchronization of Coupled Chaotic Circle Maps in Dense Random Networks.

作者信息

Mendonca Hans Muller, Tönjes Ralf, Pereira Tiago

机构信息

Instituto de Ciências Matemáticas e Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos 13566-590, SP, Brazil.

Institute of Physics and Astronomy, Potsdam University, 14476 Potsdam-Golm, Germany.

出版信息

Entropy (Basel). 2023 Jun 27;25(7):983. doi: 10.3390/e25070983.

DOI:10.3390/e25070983
PMID:37509930
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10377925/
Abstract

We study the transition to synchronization in large, dense networks of chaotic circle maps, where an exact solution of the mean-field dynamics in the infinite network and all-to-all coupling limit is known. In dense networks of finite size and link probability of smaller than one, the incoherent state is meta-stable for coupling strengths that are larger than the mean-field critical coupling. We observe chaotic transients with exponentially distributed escape times and study the scaling behavior of the mean time to synchronization.

摘要

我们研究了混沌圆映射的大型密集网络中的同步转变，其中无限网络中平均场动力学的精确解以及全对全耦合极限是已知的。在有限大小且连接概率小于1的密集网络中，对于大于平均场临界耦合的耦合强度，非相干态是亚稳的。我们观察到具有指数分布逃逸时间的混沌瞬态，并研究了同步平均时间的标度行为。

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