Progress in Chaos and Complexity Research

PROGRESS IN CHAOS ANDCOMPLEXITY RESEARCH......Page 2
CONTENTS......Page 6
PREFACE......Page 8
1. Introduction......Page 12
2.1. Clustering of Linear Data......Page 15
2.2. Clustering of Circular Data......Page 19
2.3. Statistical Analysis......Page 20
3. Results......Page 21
3.1. Application to Simulated Linear Data......Page 22
3.2. Application to Simulated Circular Data......Page 24
3.3. Application to Experimental Linear Data......Page 25
3.4. Application to Empirical Circular Data......Page 26
3.5. Comparison to an Existing Method......Page 28
4. Discussion......Page 29
References......Page 31
ABSTRACT......Page 36
2. THE BIPOLAR DISORDER......Page 37
3. QUALITATIVE MODELING OF BIPOLAR DISORDER BY THEVAN DER POL MATHEMATICAL SIMULATION......Page 38
Gottschalk’s Analysis of Correlation Dimension of Experimental Time Series......Page 41
Analysis of Correlation Dimension of Van Der Pol Model Generated TimeSeries......Page 42
Lyapunov Exponents Calculation......Page 47
Recurrence Quantification Analysis......Page 48
5. DISCUSSION......Page 52
REFERENCES......Page 54
1. INTRODUCTION......Page 56
Definition 1......Page 59
Lemma 1......Page 60
Lemma 2......Page 61
Lemma 3......Page 62
Lemma 4......Page 63
4. A LINEAR TIME IMPLEMENTATION......Page 64
Definition 5......Page 65
Algorithm 1: Maxright......Page 67
Algorithm 2: Next......Page 68
5.1. Zero- Weight Intervals......Page 70
5.2. Implementation Note......Page 71
ACKNOWLEDGEMENTS......Page 72
REFERENCES......Page 73
INTRODUCTION......Page 74
2.1. Reconstruction of Dynamics by the Method of Time Delays......Page 75
2.2. A Measure of Determinism......Page 77
3.1. Applying Traditional Methods to Small Sample Set......Page 78
3.2. A Method Adapted to Small Data Set......Page 80
REFERENCES......Page 83
ABSTRACT......Page 86
REFERENCES......Page 87
ABSTRACT......Page 90
INTRODUCTION......Page 91
THE MYTH OF OEDIPUS......Page 92
NEW TWISTS TO AN OLD MYTH......Page 94
RIDDLE AS PARADOX......Page 96
METAPHORICAL THINKING AND COGNITIVE DEVELOPMENT......Page 98
THE RIDDLE AS MIRROR......Page 99
REFERENCES......Page 101
1. INTRODUCTION......Page 104
2.MODELS......Page 105
3. EMPIRICAL MODE DECOMPOSITION......Page 106
4. TIME SCALE SYNCHRONIZATION BETWEEN TWO DIFFERENTCHAOTIC SYSTEMS VIA EMDMETHOD:FROM PHASE TO LAG SYNCHRONIZATION......Page 107
5.MEASURE OF SYNCHRONIZATION FOR EMD......Page 111
6.WAVELET APPROACH (WA)......Page 112
7.MEASURE OF SYNCHRONIZATION FOR WA......Page 114
SUMMARY AND CONCLUSION......Page 115
REFERENCES......Page 116
ABSTRACT......Page 118
1. INTRODUCTION......Page 119
2. THE METHODOLOGY......Page 120
4. RESULTS......Page 124
CONCLUSION......Page 146
REFERENCES......Page 147
1. INTRODUCTION......Page 150
2. CASE STUDY: THE RÖSSLER HYPERCHAOTIC SYSTEM......Page 151
3.1. The Neural Model......Page 153
3.2. Sensitivity Analysis......Page 156
4. CONCLUSION......Page 158
REFERENCES......Page 159
ABSTRACT......Page 162
2. FRACTAL OBJECTS......Page 163
2.1. The Self-Similarity......Page 164
2.2. The Iterated Function System......Page 165
2.3. L-Systems......Page 166
3. FRACTAL GEOMETRY IN COMPUTER GRAPHICS......Page 168
4. FRACTAL GEOMETRY FOR MODELLING VIRTUAL LANDSCAPES......Page 170
CONCLUSIONS......Page 174
REFERENCES......Page 175
ABSTRACT......Page 178
BUYERS’ PSYCHOLOGICAL BIASES AND EFFECTS IN THEUS HOUSING MARKETS......Page 179
Buyer’s Propensity-to-Buy......Page 192
BIBLIOGRAPHY......Page 194
ADDITIONAL READING......Page 197
ABSTRACT......Page 200
REFERENCES......Page 202
1. CONTROL......Page 204
3. EVOLUTION......Page 206
4. LOCAL RULES......Page 207
5. LANGUAGE AND CONSCIOUSNESS......Page 208
7. TIMING ACTIONS......Page 209
8. NEURODYNAMICS OF TIME......Page 212
9. ETHOS IN ACTION......Page 214
REFERENCE LIST......Page 215
INDEX......Page 218