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  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES NEURAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      ALVARENGA, João Pedro do Valle e BRUNO, Odemir Martinez. Forecasting chaotic time series: comparative performance of LSTM-based and transformer-based neural network. Chaos, Solitons and Fractals, v. 192, p. 116034-1- 116034-9, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116034. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Alvarenga, J. P. do V., & Bruno, O. M. (2025). Forecasting chaotic time series: comparative performance of LSTM-based and transformer-based neural network. Chaos, Solitons and Fractals, 192, 116034-1- 116034-9. doi:10.1016/j.chaos.2025.116034
    • NLM

      Alvarenga JP do V, Bruno OM. Forecasting chaotic time series: comparative performance of LSTM-based and transformer-based neural network [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 192 116034-1- 116034-9.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116034
    • Vancouver

      Alvarenga JP do V, Bruno OM. Forecasting chaotic time series: comparative performance of LSTM-based and transformer-based neural network [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 192 116034-1- 116034-9.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116034
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidades: ICMC, Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística, IFSC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA

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    • ABNT

      SALLUM, Loriz Francisco et al. Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 194, p. 116163-1-116163-16, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116163. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Sallum, L. F., Alves, C. L., Toutain, T. G. L. de, Porto, J. A. M., Thielemann, C., & Rodrigues, F. A. (2025). Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks. Chaos, Solitons and Fractals, 194, 116163-1-116163-16. doi:10.1016/j.chaos.2025.116163
    • NLM

      Sallum LF, Alves CL, Toutain TGL de, Porto JAM, Thielemann C, Rodrigues FA. Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 194 116163-1-116163-16.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116163
    • Vancouver

      Sallum LF, Alves CL, Toutain TGL de, Porto JAM, Thielemann C, Rodrigues FA. Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 194 116163-1-116163-16.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116163
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      TRAVIESO, Gonzalo e MERENDA, João Vitor e BRUNO, Odemir Martinez. Network classification through random walks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 199, p. 116817-1-116817-7, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116817. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Travieso, G., Merenda, J. V., & Bruno, O. M. (2025). Network classification through random walks. Chaos, Solitons and Fractals, 199, 116817-1-116817-7. doi:10.1016/j.chaos.2025.116817
    • NLM

      Travieso G, Merenda JV, Bruno OM. Network classification through random walks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 199 116817-1-116817-7.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116817
    • Vancouver

      Travieso G, Merenda JV, Bruno OM. Network classification through random walks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 199 116817-1-116817-7.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116817
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, ALGORITMOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FÍSICA COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      MERENDA, João Vitor e TRAVIESO, Gonzalo e BRUNO, Odemir Martinez. Pattern recognition on networks using bifurcated deterministic self-avoiding walks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 194, p. 116100-1-116100-10, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116100. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Merenda, J. V., Travieso, G., & Bruno, O. M. (2025). Pattern recognition on networks using bifurcated deterministic self-avoiding walks. Chaos, Solitons and Fractals, 194, 116100-1-116100-10. doi:10.1016/j.chaos.2025.116100
    • NLM

      Merenda JV, Travieso G, Bruno OM. Pattern recognition on networks using bifurcated deterministic self-avoiding walks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 194 116100-1-116100-10.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116100
    • Vancouver

      Merenda JV, Travieso G, Bruno OM. Pattern recognition on networks using bifurcated deterministic self-avoiding walks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 194 116100-1-116100-10.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116100
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FRACTAIS, FÍSICA COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS

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    • ABNT

      BENATTI, Alexandre e COSTA, Luciano da Fontoura. On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 183, p. 114904-1-114904-7, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114904. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Benatti, A., & Costa, L. da F. (2024). On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks. Chaos, Solitons and Fractals, 183, 114904-1-114904-7. doi:10.1016/j.chaos.2024.114904
    • NLM

      Benatti A, Costa L da F. On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 183 114904-1-114904-7.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114904
    • Vancouver

      Benatti A, Costa L da F. On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 183 114904-1-114904-7.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114904
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ÓRBITA, FÍSICA COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      ALVARENGA, João Pedro do Valle e BRUNO, Odemir Martinez. Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits. Chaos, Solitons and Fractals, v. 180, p. 114488-1-114488-9, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Alvarenga, J. P. do V., & Bruno, O. M. (2024). Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits. Chaos, Solitons and Fractals, 180, 114488-1-114488-9. doi:10.1016/j.chaos.2024.114488
    • NLM

      Alvarenga JP do V, Bruno OM. Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 180 114488-1-114488-9.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
    • Vancouver

      Alvarenga JP do V, Bruno OM. Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 180 114488-1-114488-9.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: COMPLEXIDADE, CIÊNCIAS SOCIAIS, MÉTODOS MCMC, CADEIAS DE MARKOV

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    • ABNT

      SILVA, Paulo Cesar Ventura da et al. A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape. Chaos, Solitons and Fractals, v. 167, p. 113003-1-113003-8, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113003. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Silva, P. C. V. da, Tokuda, E. K., Costa, L. da F., & Rodrigues, F. A. (2023). A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape. Chaos, Solitons and Fractals, 167, 113003-1-113003-8. doi:10.1016/j.chaos.2022.113003
    • NLM

      Silva PCV da, Tokuda EK, Costa L da F, Rodrigues FA. A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2023 ; 167 113003-1-113003-8.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113003
    • Vancouver

      Silva PCV da, Tokuda EK, Costa L da F, Rodrigues FA. A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2023 ; 167 113003-1-113003-8.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113003
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: ICMC

    Assuntos: TEORIA QUALITATIVA, TEORIA DA BIFURCAÇÃO, SISTEMAS DINÂMICOS

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    • ABNT

      CARVALHO, Yagor Romano e CRUZ, Leonardo Pereira Costa da e GOUVEIA, Luiz Fernando da Silva. New lower bound for the Hilbert number in low degree Kolmogorov systems. Chaos, Solitons and Fractals, v. 175, p. 1-9, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2023.113937. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Carvalho, Y. R., Cruz, L. P. C. da, & Gouveia, L. F. da S. (2023). New lower bound for the Hilbert number in low degree Kolmogorov systems. Chaos, Solitons and Fractals, 175, 1-9. doi:10.1016/j.chaos.2023.113937
    • NLM

      Carvalho YR, Cruz LPC da, Gouveia LF da S. New lower bound for the Hilbert number in low degree Kolmogorov systems [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2023 ; 175 1-9.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2023.113937
    • Vancouver

      Carvalho YR, Cruz LPC da, Gouveia LF da S. New lower bound for the Hilbert number in low degree Kolmogorov systems [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2023 ; 175 1-9.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2023.113937
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: ICMC

    Assuntos: MUTUALISMO (BIOLOGIA), COMPETIÇÃO, ESTABILIDADE ESTRUTURAL, ANÁLISE NUMÉRICA APLICADA

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    • ABNT

      WANG, Xiangrong et al. Interspecific competition shapes the structural stability of mutualistic networks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 172, p. 1-9, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2023.113507. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Wang, X., Peron, T., Dubbeldam, J. L. A., Kéfi, S., & Moreno, Y. (2023). Interspecific competition shapes the structural stability of mutualistic networks. Chaos, Solitons and Fractals, 172, 1-9. doi:10.1016/j.chaos.2023.113507
    • NLM

      Wang X, Peron T, Dubbeldam JLA, Kéfi S, Moreno Y. Interspecific competition shapes the structural stability of mutualistic networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2023 ; 172 1-9.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2023.113507
    • Vancouver

      Wang X, Peron T, Dubbeldam JLA, Kéfi S, Moreno Y. Interspecific competition shapes the structural stability of mutualistic networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2023 ; 172 1-9.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2023.113507
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COVID-19, ZIKA VÍRUS, TOMADA DE DECISÃO, SURTOS DE DOENÇAS

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    • ABNT

      ROSTER, Kirstin e CONNAUGHTON, Colm e RODRIGUES, Francisco Aparecido. Forecasting new diseases in low-data settings using transfer learning. Chaos, Solitons and Fractals, v. 161, p. 1-8, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112306. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Roster, K., Connaughton, C., & Rodrigues, F. A. (2022). Forecasting new diseases in low-data settings using transfer learning. Chaos, Solitons and Fractals, 161, 1-8. doi:10.1016/j.chaos.2022.112306
    • NLM

      Roster K, Connaughton C, Rodrigues FA. Forecasting new diseases in low-data settings using transfer learning [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2022 ; 161 1-8.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112306
    • Vancouver

      Roster K, Connaughton C, Rodrigues FA. Forecasting new diseases in low-data settings using transfer learning [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2022 ; 161 1-8.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112306
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidades: ICMC, IFSC

    Assuntos: SURTOS DE DOENÇAS, MOBILIDADE URBANA, COMPORTAMENTO

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    • ABNT

      SILVA, Paulo Cesar Ventura da et al. Epidemic spreading in populations of mobile agents with adaptive behavioral response. Chaos, Solitons and Fractals, v. 156, p. 111849-1-111849-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.111849. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Silva, P. C. V. da, Aleta, A., Rodrigues, F. A., & Moreno, Y. (2022). Epidemic spreading in populations of mobile agents with adaptive behavioral response. Chaos, Solitons and Fractals, 156, 111849-1-111849-10. doi:10.1016/j.chaos.2022.111849
    • NLM

      Silva PCV da, Aleta A, Rodrigues FA, Moreno Y. Epidemic spreading in populations of mobile agents with adaptive behavioral response [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2022 ; 156 111849-1-111849-10.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.111849
    • Vancouver

      Silva PCV da, Aleta A, Rodrigues FA, Moreno Y. Epidemic spreading in populations of mobile agents with adaptive behavioral response [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2022 ; 156 111849-1-111849-10.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.111849
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      ALVARENGA, João Pedro do Valle e MACHICAO, Jeaneth e BRUNO, Odemir Martinez. Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom. Chaos, Solitons and Fractals, v. 161, p. 112296-1-112296-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Alvarenga, J. P. do V., Machicao, J., & Bruno, O. M. (2022). Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom. Chaos, Solitons and Fractals, 161, 112296-1-112296-10. doi:10.1016/j.chaos.2022.112296
    • NLM

      Alvarenga JP do V, Machicao J, Bruno OM. Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2022 ; 161 112296-1-112296-10.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296
    • Vancouver

      Alvarenga JP do V, Machicao J, Bruno OM. Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2022 ; 161 112296-1-112296-10.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: ICMC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, MATRIZES

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MARTÍNEZ-MARTÍNEZ, C. T et al. Statistical properties of mutualistic-competitive random networks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 153, p. 1-11, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.111504. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Martínez-Martínez, C. T., Méndez-Bermúdez, J. A., Peron, T., & Moreno, Y. (2021). Statistical properties of mutualistic-competitive random networks. Chaos, Solitons and Fractals, 153, 1-11. doi:10.1016/j.chaos.2021.111504
    • NLM

      Martínez-Martínez CT, Méndez-Bermúdez JA, Peron T, Moreno Y. Statistical properties of mutualistic-competitive random networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2021 ; 153 1-11.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.111504
    • Vancouver

      Martínez-Martínez CT, Méndez-Bermúdez JA, Peron T, Moreno Y. Statistical properties of mutualistic-competitive random networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2021 ; 153 1-11.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.111504
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: ICMC

    Assuntos: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, ANÁLISE DE DADOS, COVID-19

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      NASCIMENTO, Diego Carvalho do et al. Dynamic graph in a symbolic data framework: an account of the causal relation using COVID-19 reports and some reflections on the financial world. Chaos, Solitons and Fractals, v. 153, p. 1-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.111440. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Nascimento, D. C. do, Pimentel, B. A., Souza, R. M. C. R., Costa, L., Gonçalves, S., & Louzada, F. (2021). Dynamic graph in a symbolic data framework: an account of the causal relation using COVID-19 reports and some reflections on the financial world. Chaos, Solitons and Fractals, 153, 1-14. doi:10.1016/j.chaos.2021.111440
    • NLM

      Nascimento DC do, Pimentel BA, Souza RMCR, Costa L, Gonçalves S, Louzada F. Dynamic graph in a symbolic data framework: an account of the causal relation using COVID-19 reports and some reflections on the financial world [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2021 ; 153 1-14.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.111440
    • Vancouver

      Nascimento DC do, Pimentel BA, Souza RMCR, Costa L, Gonçalves S, Louzada F. Dynamic graph in a symbolic data framework: an account of the causal relation using COVID-19 reports and some reflections on the financial world [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2021 ; 153 1-14.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.111440
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: ICMC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, INSTITUIÇÕES FINANCEIRAS, RISCO (SEGURO)

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    • ABNT

      ALEXANDRE, Michel et al. The drivers of systemic risk in financial networks: a data-driven machine learning analysis. Chaos, Solitons and Fractals, v. 153, p. 1-11, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.111588. Acesso em: 08 out. 2025.
    • APA

      Alexandre, M., Silva, T. C., Connaughton, C., & Rodrigues, F. A. (2021). The drivers of systemic risk in financial networks: a data-driven machine learning analysis. Chaos, Solitons and Fractals, 153, 1-11. doi:10.1016/j.chaos.2021.111588
    • NLM

      Alexandre M, Silva TC, Connaughton C, Rodrigues FA. The drivers of systemic risk in financial networks: a data-driven machine learning analysis [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2021 ; 153 1-11.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.111588
    • Vancouver

      Alexandre M, Silva TC, Connaughton C, Rodrigues FA. The drivers of systemic risk in financial networks: a data-driven machine learning analysis [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2021 ; 153 1-11.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.111588

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