更改

添加1,218字节 、 2024年9月19日 (星期四)
第145行: 第145行:  
上图(a)为逻辑斯谛映射中统计复杂度<math>C_μ  </math>与香农熵率<math>H(L)/L </math>的关系,三角形表示<math>(C_μ ,H(L)/L) </math>的大概位置,对应非线性参数<math>r</math>的 193 个取值,其中子序列长度<math>L=16 </math>,覆盖部分实验数据的粗实线是<math>C_μ =0 </math>时对<math>H(L)/L </math>得出的分析曲线。本图表现两个重要特征。第一个特征是熵的极值导致零复杂度,也就是说在<math>H(L)/L=0 </math>处最简单的周期过程和在<math>H(L)/L=1 </math>处最随机的过程在统计上都是简单的,它们都具有零复杂度,因为它们是由具有单一状态的斑图重构机器描述的。第二个特征是在两个极端情况之间,过程明显更为复杂,在临界熵值<math>H_c </math>附近出现明显峰值(此处<math>r=3.5699...</math>),小于<math>H_c </math>时数据集在呈周期性(包括在混沌区域也呈周期性的参数)的参数下产生,大于<math>H_c </math>时数据集在混沌的参数下产生。本图可以对照统计复杂度小节中的图(b)理解。
 
上图(a)为逻辑斯谛映射中统计复杂度<math>C_μ  </math>与香农熵率<math>H(L)/L </math>的关系,三角形表示<math>(C_μ ,H(L)/L) </math>的大概位置,对应非线性参数<math>r</math>的 193 个取值,其中子序列长度<math>L=16 </math>,覆盖部分实验数据的粗实线是<math>C_μ =0 </math>时对<math>H(L)/L </math>得出的分析曲线。本图表现两个重要特征。第一个特征是熵的极值导致零复杂度,也就是说在<math>H(L)/L=0 </math>处最简单的周期过程和在<math>H(L)/L=1 </math>处最随机的过程在统计上都是简单的,它们都具有零复杂度,因为它们是由具有单一状态的斑图重构机器描述的。第二个特征是在两个极端情况之间,过程明显更为复杂,在临界熵值<math>H_c </math>附近出现明显峰值(此处<math>r=3.5699...</math>),小于<math>H_c </math>时数据集在呈周期性(包括在混沌区域也呈周期性的参数)的参数下产生,大于<math>H_c </math>时数据集在混沌的参数下产生。本图可以对照统计复杂度小节中的图(b)理解。
   −
上图(b)为逻辑斯谛映射中在<math>r=3.5699...</math>处,<math>L=16 </math>与隐状态数量<math>\left|\mathbf{V}\right| </math>的关系,序列的长度<math>L=64 </math>时,<math>\left|\mathbf{V}\right|=196 </math>,从图中可以看出随着<math>L </math>的增长,<math>\left|\mathbf{V}\right| </math>的值是发散的,若要用有限的<math>L </math>来描述<math>\left|\mathbf{V}\right| </math>,就需要将模型升级为有限自动机。
+
上图(b)为逻辑斯谛映射中在<math>r=3.5699...</math>处,<math>L=16 </math>与隐状态数量<math>\left|\mathbf{V}\right| </math>的关系,序列的长度<math>L=64 </math>时,<math>\left|\mathbf{V}\right|=196 </math>,从图中可以看出,随着<math>L </math>的增长,<math>\left|\mathbf{V}\right| </math>的值是发散的,若要用有限的<math>L </math>来描述<math>\left|\mathbf{V}\right| </math>,就需要将模型进行创新升级为描述能力更强的模型。
    
=== 模型升级 ===
 
=== 模型升级 ===
 +
[[文件:机器升级状态结构图.jpg|居中|无框|1000x1000像素]]
 +
上图(a)为逻辑斯谛映射在<math>r=3.5699...</math>处混沌首次出现的倍周期轨迹的近似值,且序列长度<math>L=16 </math>时用斑图重构机器重构后的47个状态路径图。它捕捉到的规律并不明显,将它进行一个简单的转换,用相应的序列替换机器中未分支的路径后就是图(b),图(b)中的分支状态相当有规律,更进一步将图(b)升级为用字符生成器来描述机器增长的规律性,如图(c)所示,有限自动机有两种状态(原有类型用圆圈表示,新类型用方块表示)和两个寄存器 A 和 B,A 和 B用于保存二进制字符串,初始状态 A 中保存的是0,B中保存的是1,B'表示的意思是对B中字符串的最后一位取反。观察一下图(b)就会发现字符串操作可以通过将 A 的内容副本附加到 B 上,并用 B 的内容的两个副本替换 A 的内容来描述。这些字符串在方块处迭代,迭代式表示为 A→BB 和 B→BA。显然(c)的方式比(a)的方式更加节省计算资源,它的描述能力也更强。
    
===子实例一===
 
===子实例一===
275

个编辑