Abstract: T. Reyes, B. W. Shen (2019)

Based on recent studies using high-dimensional Lorenz models (LMs), a revised view on the nature of weather has been proposed as follows: the entirety of weather is a superset that consists of both chaotic and non-chaotic processes. We suggest that better predictability may be obtained for non-chaotic processes if they can be identified in advance. In this study, to achieve the goal, we generate recurrence plots (RPs) for classifying various types of solutions obtained using simplified and full versions of the generalized Lorenz model (GLM) with various M modes, including M

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Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

Die Umgehung dieser Ausdrucksperre ist nach §95a UrhG verboten.

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A recurrence analysis of chaotic and non-chaotic solutions within a generalized nine-dimensional Lorenz model