?
Calculation of travelling chimera speeds for dynamical systems with ring topologies
P. 61–64.
Khorunzheva K., Postnikov E., Захаров Д. Г., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 212 No. 2 Article 118958
Идентификация когерентных состояний спайковых нейронных сетей является фундаментальной задачей теории синхронизации, при этом традиционные методы требуют больших вычислительных затрат. Мы применяем к анализу различных состояний спайковых нейронных сетей кристаллографические идеи обработки периодических структур. В частности, предложенный нами подход основан на применении двумерного преобразования Фурье к пространственно-временным диаграммам. По положению пиков в обратном пространстве этот метод ...
Добавлено: 13 августа 2026 г.
В последние десятилетия анализ динамических состояний в нейронных сетях стал важным направлением в теории синхронизации. Одним из наиболее интересных состояний нейронной сети являются химерные состояния, при которых сосуществуют области когерентной и некогерентной активности. Хотя было показано, что химерные состояния возникают в сетях различной природы, а их точная автоматическая идентификация в нейронных сетях оказалась методологически сложной ...
Добавлено: 13 мая 2026 г.
Рудавин Н. В., Ящук В. Ю., Феимов А. А. и др., Журнал технической физики 2026 Т. 96 № 2 С. 341–356
В коммерческих устройствах квантового распределения ключей (КРК) высокая точность синхронизации между генераторами опорных частот передатчика и приемника играет ключевую роль для обеспечения их функционирования. Предложена реализация системы коррекции разницы частот генераторов для устройства КРК. Подробно описаны оптическая схема системы синхронизации, двухступенчатый метод коррекции частот и помехоустойчивый метод автоматического определения момента старта приема и передачи квантовых ...
Добавлено: 12 января 2026 г.
Daniil Radushev, Dogonasheva O., Gutkin B. и др., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 203 Article 117645
Добавлено: 28 ноября 2025 г.
Добавлено: 23 сентября 2025 г.
Makovkin S., Kozinov E., Ivanchenko M. и др., Scientific Reports 2022 Vol. 12 No. 1 P. 0
Добавлено: 9 апреля 2025 г.
Olesia Dogonasheva, Boris Gutkin, Denis Zakharov, European Physical Journal: Special Topics 2025 Vol. 234 P. 4453–4467
Добавлено: 15 марта 2025 г.
Pospelov N., Chertkov A., Бекетов М. Е. и др., Neurocomputing 2025 Vol. 618 Article 129070
Добавлено: 14 декабря 2024 г.
Fedorova A., Jovišić N., Vallverdù J. и др., Advanced Electronic Materials 2024 Vol. 10 No. 12 Article 2400258
The energy efficiency of Artificial Intelligence (AI) systems is a crucial and actual issue that may have an important impact on an ecological, economic and technological level. Spiking Neural Networks (SNNs) are strongly suggested as valid candidates able to overcome Artificial Neural Networks (ANNs) in this specific contest. In this study, the proposal involves the ...
Добавлено: 12 декабря 2024 г.
Киселев А. Р., Посненкова О. М., Караваев А. С. и др., Biomedicines 2024 Vol. 12 No. 9 Article 2088
Добавлено: 25 ноября 2024 г.
Латыпов И. А., Даутова Т. Е., Социологические исследования 2024 № 10 С. 15–24
Представлена историко-теоретическая реконструкция социологических концепций времени с целью систематизации теоретических ресурсов описания темпоральности жизненного пути. Социальное время предстает как качественная категория, создающая фон и смысл разнообразных действий. Значительная часть теоретизирования направлена на выделение дихотомий, описывающих полярные формы социального времени. Постепенное развитие разных подходов к исследованию времени приводит к появлению концепции многомерности времени, что позволяет описывать ...
Добавлено: 18 ноября 2024 г.
Olesia Dogonasheva, Daniil Radushev, Boris Gutkin и др., Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 2025 Vol. 140 Article 108321
Добавлено: 31 августа 2024 г.
Lazarevich I., Prokin I., Гуткин Б. С. и др., PLoS Computational Biology 2023 Vol. 19 No. 1 P. 1–18
Добавлено: 18 марта 2024 г.