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  Analysis of a bistable climate toy model with physics-based machine learning methods

Gelbrecht, M., Lucarini, V., Boers, N., Kurths, J. (2021 online): Analysis of a bistable climate toy model with physics-based machine learning methods. - European Physical Journal - Special Topics.
https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00175-0

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Gelbrecht2021_Article_AnalysisOfABistableClimateToyM.pdf (Verlagsversion), 2MB
Name:
Gelbrecht2021_Article_AnalysisOfABistableClimateToyM.pdf
Beschreibung:
-
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Gelbrecht, Maximilian1, Autor              
Lucarini, Valerio2, Autor
Boers, Niklas1, Autor              
Kurths, Jürgen1, Autor              
Affiliations:
1Potsdam Institute for Climate Impact Research, Potsdam, ou_persistent13              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We propose a comprehensive framework able to address both the predictability of the first and of the second kind for high-dimensional chaotic models. For this purpose, we analyse the properties of a newly introduced multistable climate toy model constructed by coupling the Lorenz ’96 model with a zero-dimensional energy balance model. First, the attractors of the system are identified with Monte Carlo Basin Bifurcation Analysis. Additionally, we are able to detect the Melancholia state separating the two attractors. Then, Neural Ordinary Differential Equations are applied to predict the future state of the system in both of the identified attractors.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2021-06-112021-06-11
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1140/epjs/s11734-021-00175-0
PIKDOMAIN: RD4 - Complexity Science
PIKDOMAIN: RD4 - Complexity Science
Organisational keyword: FutureLab - Artificial Intelligence in the Anthropocene
Research topic keyword: Nonlinear Dynamics
Model / method: Machine Learning
MDB-ID: pending
OATYPE: Hybrid - DEAL Springer Nature
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: European Physical Journal - Special Topics
Genre der Quelle: Zeitschrift, SCI, Scopus, p3
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: CoNE: https://publications.pik-potsdam.de/cone/journals/resource/150617
Publisher: Springer