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Novel coupling methodology for Rulkov neural maps preserving chaos and generating strange attractors
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/hiyenwong/ai_collection --skill rulkov-neural-maps-cross-couplingコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
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SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | rulkov-neural-maps-cross-coupling |
| title | Rulkov Neural Maps Cross Coupling |
| description | Novel coupling methodology for Rulkov neural maps preserving chaos and generating strange attractors |
| trigger_words | ["rulkov neural maps","cross coupling neural maps","neural map coupling","devaney chaos neural","strange attractor neural"] |
This skill implements the novel cross-coupling methodology for Rulkov neural maps introduced in arXiv:2607.22318. The approach provides a biologically-inspired coupling mechanism that preserves key dynamical properties while enabling complex emergent behaviors in coupled neural systems.
The standard Rulkov map consists of fast variable x and slow variable y:
x_{n+1} = f(x_n, y_n)
y_{n+1} = y_n + μ(σ - x_n - y_n)
The novel coupling introduces interactions between slow variables of different neurons, with heuristic biological interpretation for perturbation transitions.
Using Marotto's theorem, the existence of snap-back repellers in the original system implies Devaney chaos preservation in the coupled system.
Use this skill when working with: