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| − | '''Logistic映射''',又称单峰映象,是一个二次多项式映射(递归关系),经常作为典型范例来说明复杂的[[混沌]]现象是如何从非常简单的[[非线性动力学]]方程中产生的。该模型只有一个单一参数,变换这个参数,该模型可以陆续得到不动点、周期、混沌等不同的动力学行为,因而它成为了人们认识复杂的非线性动力学现象的代表模型。 | + | '''Logistic映射''',又称单峰映象,是一个二次多项式映射(递归关系),经常作为典型范例来说明复杂的[[混沌]]现象是如何从非常简单的[[非线性动力学]]方程中产生的。Logistic映射的数学表达式表示为: |
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| | + | :<math> |
| | + | x(t+1)=\mu x(t)(1-x(t)) |
| | + | </math> |
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| | + | |
| | + | 其中,t为迭代时间步,对于任意的t,<math>x(t)\in [0,1]</math>,<math>\mu</math>为一可调参数,为了保证映射得到的<math>x(t)</math>始终位于[0,1]内,则<math>\mu\in [0,4]</math>。<math>x(t)</math>为在t时刻种群占最大可能种群规模的比例(即现有人口数与最大可能人口数的比率)。当变化不同的参数<math>\mu</math>时,该方程会展现出不同的动力学极限行为(即当t趋于无穷大,<math>x(t)</math>的变化情况),包括:稳定点(即最终<math>x(t)</math>始终为同一个数值)、周期(<math>x(t)</math>会在2个或者多个数值之间跳跃)、以及混沌(<math>x(t)</math>的终态不会重复,而会等概率地取遍某区间)。 |
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| | + | 当<math>μ</math>超过[1,4]时,就会发生混沌现象。正是因为这个简单的方程蕴涵了丰富的非线性行为,因而它成为了人们认识复杂的非线性动力学现象的代表模型。 |
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