Predictions of critical transitions with non-stationary reduced order models
Predictions of critical transitions with non-stationary reduced order models
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使用非平稳降阶模型预测关键转变
DOI：
10.1016/j.physd.2013.07.013
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Franzke C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Franzke C
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使用时间序列的光谱数据重建扩散
DOI：
--
发表时间：
2006
期刊：
影响因子：
--
作者：
D. Crommelin;E. Vanden
通讯作者：
E. Vanden
非线性随机动力学模型中极端事件的可预测性。
DOI：
--
发表时间：
2012
期刊：
Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics
影响因子：
--
作者：
C. Franzke
通讯作者：
C. Franzke
预测控制动力系统时间序列的潜在潜力
DOI：
--
发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
--
作者：
V. Livina;Gerrit Lohmann;M. Mudelsee;T. Lenton
通讯作者：
T. Lenton
DOI：
--
发表时间：
2008
期刊：
Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences
影响因子：
--
作者：
A. Majda;C. Franzke;B. Khouider
通讯作者：
B. Khouider
随机微分方程的系统物理约束参数估计
影响因子：
1.8
作者：
D. Peavoy;C. Franzke;G. Roberts
通讯作者：
G. Roberts