混沌理论最初源于自然界的动态系统的仿真,例如天气预报。计算混乱当时提出,因为它发现混沌行为不仅存在于自然的动态系统,而且在discretisation的过程。混乱的角度计算包括场景原始系统显示周期性,但其计算模拟混乱,以及逆系统混乱的情况,而呈现规律性discretised版本。有许多作品研究混沌理论之间的关系和计算模拟。计算机的有限精度算法强烈影响最终结果的一个动态系统的仿真,算术计算和一个微不足道的变化也能够修改pseudo-orbits显著的结构。

不同于传统自然非线性动力学,近年来,生物信息学方面的进步,大数据,社交网络,深度学习了新类型的复杂现象。尽管如此,discretisation和算术模拟这些复杂的动力学和相应的混沌特性尚未全面报道。混沌理论不仅仅是一个数学艺术,它也有一个巨大的潜力为实际的工程问题。一些实际应用的混乱行为预测包含在复杂的系统中,电子电路设计、生物系统分析、随机数字生成器、信息加密、同步通信和控制,非线性系统的参数估计,和造型等。大多数这些应用程序受益于混沌理论的力量的造型不规则与确定性方程系统,然而,确定性方程通常有很高的对初始条件的敏感性。目前,许多不规则的系统连接人与人,人与机器,机器和机器被提出,混沌理论被认为是巨大的潜力为解决这些复杂的系统工程问题。

这个特殊问题的目标是提供一个平台,先进的成果计算混乱小说复杂系统工程应用和探索潜在的混乱。原始研究和评论文章都是受欢迎的。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 混沌理论和混沌系统
• 计算复杂系统混乱
• 混沌电路和系统的设计
• 利用混沌理论预测
• Chaos-based信息安全
• Chaos-based随机数生成器
• 分数阶混沌系统
• 深度学习和混乱
• 混沌神经网络
• 混乱的社会、物理和生物系统
• 混沌和分形