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Uncertainty transformation via Hopf bifurcation in fast–slow systems

机译:快慢系统中通过Hopf分叉进行的不确定性转换

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摘要

Propagation of uncertainty in dynamical systems is a significant challenge. Here we focus on random multiscale ordinary differential equation models. In particular, we study Hopf bifurcation in the fast subsystem for random initial conditions. We show that a random initial condition distribution can be transformed during the passage near a delayed/dynamic Hopf bifurcation: (i) to certain classes of symmetric copies, (ii) to an almost deterministic output, (iii) to a mixture distribution with differing moments and (iv) to a very restricted class of general distributions. We prove under which conditions the cases (i)–(iv) occur in certain classes vector fields.
机译:动态系统中不确定性的传播是一项重大挑战。在这里,我们关注于随机多尺度常微分方程模型。特别是,我们针对随机初始条件在快速子系统中研究Hopf分叉。我们表明,随机初始条件分布可以在经过延迟/动态Hopf分叉附近的过程中转换:(i)到某些类别的对称副本,(ii)到几乎确定的输出,(iii)到具有不同分布的混合分布时刻和(iv)一类非常有限的一般分布。我们证明在某些条件下,某些情况下向量(i)-(iv)会发生在某些类别的矢量场中。

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