Resumen

Se propone el cálculo fraccional discreto para representar sistemas neuronales con impactos de memoria. Este artículo de investigación tiene como objetivo investigar las consecuencias en el marco del operador fraccional proporcional discreto. Se asumen funciones exponenciales discretas en el núcleo de la nueva suma fraccional generalizada definida en la escala de tiempo. Las sumas fraccionales nabla se tienen en cuenta en particular. La alta discretización gobernante de problemas es una versión avanzada de las formas existentes que pueden transformarse en ecuaciones de diferencia lineales y no lineales utilizando transformaciones ajustadas apropiadamente invocando la propiedad de observar los nuevos comportamientos caóticos del mapa logístico. Basándose en la teoría del cálculo fraccional discreto, se establecen límites explícitos para una clase de funciones positivas consideradas. Estas variantes pueden utilizarse como un aparato conveniente en el análisis cualitativo de soluciones de ecuaciones de diferencia fraccional discretas. En cuanto a las aplicaciones, podemos aplicar los resultados introducidos para explorar la

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Sistemas neurales; Impactos en la memoria; Cálculo fraccional discreto; Funciones exponenciales; Ecuaciones de diferencia; Comportamientos caóticos
• Keywords:Neural systems; Memory impacts; Discrete fractional calculus; Exponential functions; Difference equations; Chaotic behaviors