logo
calendar27 Noyabr 2019
view34
Main language:Russian

Decision analysis of living system regulatorika equations in dynamic chaos area

Field of Science:
pdf

5dde46293ab60.pdf

PDF

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Publish Articlesee more

ARTICLE ANNOTATION

quote
By qualitative and quantitative researches of functional-differential equations of living systems regulatorika, it has been shown existence of following regimes: rest, steady stationary condition, self-oscillations, irregular fluctuations (dynamic chaos) and sharp destructive changes – «black hole» effect. The quantitative analysis of decisions of living systems regulatorika equations in dynamic chaos area is carried out the basic characteristics of small regions with regular behaviour (r-windows) of decisions of living systems regulatorika equations are investigated.

AUTHORS

M.Saydaliyeva

Toshkent axborot texnologiyalari universiteti

M.Xidirova

Toshkent axborot texnologiyalari universiteti

Tags

# организм# математическая модель# mathematical model# количественный анализ# matеmatik modеl# регуляторика# функционально-дифференциальные у# динамический хаос# показатель Ляпунова# живые системы# regulatorika# functional-differential equation# the quantitative analysis# dynamic chaos# Lyapunov's number# living systems# an organism# rеgulyatorika# funksional-diffеrеnsial tеnglama# sifatiy tahlil# dinamik xaos# Lyapunov ko’rsatkichi# tirik tizimlar# organizm

OTHER ARTICLES IN THIS JOURNAL

Rate Article

0
0 ratings
5
4
3
2
1

Article Identifiers

ROI:

https://eroi.uz/11.0007/A1119-0042

DOI:

Not Available

References

Kajiwara T., Sasaki T., Takeuchi Y. Construction of Lyapunov functions for some models of infectious diseases in vivo: from simple models to complex models // Math Biosci Eng. – 2015. – № 12(1). – Pp. 117-33.

Skardal P.S., Restrepo J.G. Coexisting chaotic and multi-periodic dynamics in a model of cardiac alternans. Chaos. 2014 Dec; 24(4):043126.

Han H.G., Zhang L., Hou Y., Qiao J.F. Nonlinear Model Predictive Control Based on a Self-Organizing Recurrent Neural Network. IEEE Trans Neural Netw Learn Syst. – 2015 Aug 27.

Хидиров Б.Н., Сайдалиева М.М., Хидирова М.Б. Регуляторика живых систем. –Tашкент: Fan va texnologiya, 2014. – 136 с.

Хидиров Б.Н. Избранные работы по математическому моделированию регуляторики живых систем. - Москва – Ижевск, 2014. – 304 с.

Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В. и др. Математическая теория оптимальных процессов. - 2-изд. – М.: Наука, 1969. – 391 с.

Хидирова М.Б. Об аппроксимации одного функционально-дифференциального уравнения с запаздыванием // Узб. журнал «Проблемы информатики и энергетики». - Ташкент, 2015. – № 1-2. – С. 30-34.

Хидирова М.Б. Локально-глобальный метод исследования возбудимых сред с учетом параметра запаздывания // Республиканская научно-техническая конференция : тез. докладов, 7-8 сентября 2015. – Ташкент, 2015. – С. 241-246.

Abduvaliev A., Saydalieva M., Hidirova M., Gildieva М. Mathematical Modeling of the Thyroid Regulatory Mechanisms // American Journal of Medical Sciences and Medicine. – 2015. – Vol. 3. – № 3. – Рp. 28-32.

Береговых В.В., Пятигорская Н.В., Аладышева Ж.И. Регуляторная наука: современные тенденции в науке и образовании // Вестник РАМН. – Москва, 2012. - № 12. – С. 34-44.