Pattern stabilization through parameter alternation in a nonlinear optical system

We report the first experimental realization of pattern formation in a spatially extended nonlinear system when the system is alternated between two states, neither of which exhibits patterning. Dynamical equations modeling the system are used for both numerical simulations and a weakly nonlinear analysis of the patterned states. The simulations show excellent agreement with the experiment. The nonlinear analysis provides an explanation of the patterning under alternation and accurately predicts both the observed dependence of the patterning on the frequency of alternation, and the measured spatial frequencies of the patterns.Comment: 12 pages, 5 figures. To appear in PR

RILEGGERE VIOLLET-LE-DUC ATTRAVERSO ROLAND BARTHES: VERSO UNA LETTURA SEMIOTICA DEL MITO DEL MEDIOEVO NELL’OTTOCENTO

L’articolo propone una lettura dell’operato di Viollet-le-Duc attraverso la definizione di mitologia elaborata da Roland Barthes. Lo spunto di riflessione contemporaneo è il ripristino della flêche della Notre-Dame di Parigi, dopo l’incendio del 2019. La lettura di Viollet-le-Duc come creatore di mito è motivata da una serie di apparenti contraddizioni interne al suo pensiero. Inizialmente, appare particolarmente rilevante il ruolo della intentio lectoris, poi, secondo la fenomenologia del mito di Barthes, si individuano nell’opera di Viollet: il concetto e le sue implicazioni politiche; la molteplicità delle forme; le strategie di adattamento della forma al concetto e i meccanismi di naturalizzazione del concetto. Infine, si riflette sull’opportunità di applicare questa lettura a un’epoca diversa da quella di Barthes, proponendo un nuovo cammino di ricerca che tenga conto di una presunta ingenuità di Viollet-le-Duc, e apra a una visione più universale della fenomenologia del mito

Defect-mediated turbulence in systems with local deterministic chaos

We show that defect-mediated turbulence can exist in media where the underlying local dynamics is deterministically chaotic. While many of the characteristics of defect-mediated turbulence, such as the exponential decay of correlations and a squared Poissonian distribution for the number of defects, are identical to those seen in oscillatory media, the fluctuations in the number of defects differ significantly. The power spectra suggest the existence of underlying correlations that lead to a different and non-universal scaling structure in chaotic media.Comment: 4 pages, 5 figure

Defect turbulence in inclined layer convection

We report experimental results on the defect turbulent state of undulation chaos in inclined layer convection of a fluid withPrandtl number $\approx 1$. By measuring defect density and undulation wavenumber, we find that the onset of undulation chaos coincides with the theoretically predicted onset for stable, stationary undulations. At stronger driving, we observe a competition between ordered undulations and undulation chaos, suggesting bistability between a fixed-point attractor and spatiotemporal chaos. In the defect turbulent regime, we measured the defect creation, annihilation, entering, leaving, and rates. We show that entering and leaving rates through boundaries must be considered in order to describe the observed statistics. We derive a universal probability distribution function which agrees with the experimental findings.Comment: 4 pages, 5 figure

Cavity solitons in bidirectional lasers

We show theoretically that a broad area bidirectional laser with slightly different cavity losses for the two counterpropagating fields sustains cavity solitons (CSs). These structures are complementary, i.e., there is a bright (dark) CS in the field with more (less) losses. Interestingly, the CSs can be written/erased by injecting suitable pulses in any of the two counterpropagating fields.Comment: 4 figure

PREDICCIÓN DE CRIPTOMONEDAS UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES RECURRENTES

O presente estudo demonstra a criação de um software que possui a capacidade de prever a oscilação da criptomoeda Bitcoin através da aprendizagem profunda, por meio da rede neural recorrente do tipo Memória de Longo-Curto Prazo (LSTM), que manipula os valores de fechamento da criptomoeda como dados sequenciais temporais. O desenvolvimento do software foi baseado em programação Python, utilizando bibliotecas como Pandas, TensorFlow e Numpy, que são comumente utilizadas para visualização e análise de dados. O processo de aprendizagem do programa foi baseado nos valores da Bitcoin no período de janeiro de 2016 a janeiro de 2022. A partir da leitura dos dados, o software gerou um gráfico final de previsão, que demonstrou ser capaz de prever a oscilação de uma criptomoeda, apesar de alguma divergência do valor real e do valor previsto. É possível otimizar o software por meio do refinamento do número de testes realizados. Contudo, os resultados obtidos não podem ser confiados ou utilizados como ferramenta de investimento.The present study demonstrates the creation of a software that has the ability to predict the oscillation of the Bitcoin cryptocurrency through deep learning and through the recurrent neural network of the Long-Short-Term Memory (LSTM) type, which manipulates the closing values ​​of the cryptocurrency as temporal sequential data. The Software development was based on the Python programming language, using libraries such as Pandas, TensorFlow and Numpy, which are commonly used for data visualization and analysis. The program learning process was based on Bitcoin values ​​in the period from January 2016 to January 2022. After reading the data, the software generated a final prediction graph, which proved to be able to predict the oscillation of a cryptocurrency, despite some divergence of the actual value and the predicted value. It is possible to optimize the software by refining the number of tests performed. However, the results obtained cannot be trusted or used as an investment tool.O presente estudo demonstra a criação de um software que possui a capacidade de prever a oscilação da criptomoeda Bitcoin através da aprendizagem profunda, por meio da rede neural recorrente do tipo Memória de Longo-Curto Prazo (LSTM), que manipula os valores de fechamento da criptomoeda como dados sequenciais temporais. O desenvolvimento do software foi baseado em programação Python, utilizando bibliotecas como Pandas, TensorFlow e Numpy, que são comumente utilizadas para visualização e análise de dados. O processo de aprendizagem do programa foi baseado nos valores da Bitcoin no período de janeiro de 2016 a janeiro de 2022. A partir da leitura dos dados, o software gerou um gráfico final de previsão, que demonstrou ser capaz de prever a oscilação de uma criptomoeda, apesar de alguma divergência do valor real e do valor previsto. É possível otimizar o software por meio do refinamento do número de testes realizados. Contudo, os resultados obtidos não podem ser confiados ou utilizados como ferramenta de investimento.El presente estudio demuestra la creación de software que tiene la capacidad de predecir la oscilación de la criptomoneda Bitcoin a través del aprendizaje profundo, a través de la red neuronal recurrente del tipo Long-Term Memory (LSTM), que manipula los valores de cierre de la criptomoneda como datos secuenciales temporales. El desarrollo del software se basó en la programación Python, utilizando librerías como Pandas, TensorFlow y Numpy, que se utilizan comúnmente para la visualización y análisis de datos. El proceso de aprendizaje del programa se basó en los valores de Bitcoin en el período comprendido entre enero de 2016 y enero de 2022. A partir de la lectura de los datos, el software generó un gráfico de predicción final, que demostró ser capaz de predecir la oscilación de una criptomoneda, a pesar de cierta divergencia del valor real y el valor previsto. Puede optimizar el software refinando el número de pruebas realizadas. Sin embargo, los resultados obtenidos no pueden ser confiables o utilizados como una herramienta de inversión

Detecting local synchronization in coupled chaotic systems

We introduce a technique to detect and quantify local functional dependencies between coupled chaotic systems. The method estimates the fraction of locally syncronized configurations, in a pair of signals with an arbitrary state of global syncronization. Application to a pair of interacting Rossler oscillators shows that our method is capable to quantify the number of dynamical configurations where a local prediction task is possible, also in absence of global synchronization features

Order parameter fragmentation after a symmetry-breaking transition

As a nonlinear optical system consisting of a Kerr medium inserted in a feedback loop is exposed to a light intensity growing linearly from below to above the threshold for pattern formation, the critical slowing down around threshold freezes the defect population. The measured number of defects immediately after the transition scales with the quench time as predicted by Zurek for a two-dimensional Ginzburg-Landau model. The further temporal evolution of the defect number is in agreement with a simple annihilation model, once the drift of defects specific for our system is taken into account