Simulating Nonlinear Waves and Partial Differential Equations via CNN—Part II: Typical Examples

Publikation: Beitrag in FachzeitschriftForschungsartikelBeigetragenBegutachtung

Beitragende

  • Tibor Kozek - , University of California at Berkeley (Autor:in)
  • Tamas Roska - , University of California at Berkeley (Autor:in)
  • Kåroly Lotz - , University of California at Berkeley (Autor:in)
  • Leon O. Chua - , University of California at Berkeley (Autor:in)
  • Dietrich Wolf - , Universitätsklinikum Frankfurt (Autor:in)
  • Ronald Tetzlaff - , Universitätsklinikum Frankfurt (Autor:in)
  • Frank Puffer - , Universitätsklinikum Frankfurt (Autor:in)

Abstract

Application of cellular neural network (CNN) paradigm of locally connected analog array-computing structures is considered for solving partial differential equations (PDE’s) and systems of ordinary differential equations (ODE). Three examples are presented: a chain of particles with nonlinear interactions, solitons in a nonlinear Klein-Gordon equation, and an application of a reaction-diffusion CNN for fingerprint enhancement.

Details

OriginalspracheEnglisch
Seiten (von - bis)816-820
Seitenumfang5
FachzeitschriftIEEE Transactions on Circuits and Systems : 1, Fundamental Theory and Applications
Jahrgang42
Ausgabenummer10
PublikationsstatusVeröffentlicht - Okt. 1995
Peer-Review-StatusJa
Extern publiziertJa

Externe IDs

ORCID /0000-0001-7436-0103/work/142240247

Schlagworte

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