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→数值试验
这就是上述两种情况。方程会收敛到不动点，并不会再产生新的<math>x(t)</math>值。
这就是上述两种情况。方程会收敛到不动点，并不会再产生新的<math>x(t)</math>值。
===3<μ<3.6===
===3<μ<3.6===
图6中所示为一次模拟试验运行了20000个周期，<math>x(t)</math>在这不同时刻的值在[0,1]区间上的累计分布图。图形中的平台部分表示取值概率基本为0。也就是说<math>x(t)</math>的取值基本集中在0.3~0.6和0.8~0.9这两个区间里。而往右上按照直线倾斜的部分表示<math>x(t)</math>在该区间近似呈现均匀分布。由此可见，这个时候迭代系统表现出随机性，然而整个迭代方程都是确定性的，因此，我们说产生了确定性的混沌。
图6中所示为一次模拟试验运行了20000个周期，<math>x(t)</math>在这不同时刻的值在[0,1]区间上的累计分布图。图形中的平台部分表示取值概率基本为0。也就是说<math>x(t)</math>的取值基本集中在0.3~0.6和0.8~0.9这两个区间里。而往右上按照直线倾斜的部分表示<math>x(t)</math>在该区间近似呈现均匀分布。由此可见，这个时候迭代系统表现出随机性，然而整个迭代方程都是确定性的，因此，我们说产生了确定性的混沌。
===3.6<μ<4===
===3.6<μ<4===
当<math>\mu</math>持续增大的时候，迭代运行的轨道就会在周期类型和混沌类型之间来回切换。直到<math>\mu=4</math>，系统处于完全混沌的状态，最终的长期行为会在[0,1]区间上均匀分布。
当<math>\mu</math>持续增大的时候，迭代运行的轨道就会在周期类型和混沌类型之间来回切换。直到<math>\mu=4</math>，系统处于完全混沌的状态，最终的长期行为会在[0,1]区间上均匀分布。
===μ = 4===
===μ = 4===