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这里不打算对重整化方程的求解进行详细地讨论，仅展示结论。如果把所有经过重整化方程迭代而收敛到同一个点的函数集合记为一个普适类，就可以解释不同的函数形式也具有相同的费根鲍姆常数的原因。同时将R变换在不动点附近进行泰勒级数展开，并保留线性项，我们就可以计算出费根鲍姆常数<math>\delta</math>和<math>\alpha</math>。因此，整个问题就都得到了解答。具体求解可以参考[[重整化]]这个词条的方程求解部分。

这里不打算对重整化方程的求解进行详细地讨论，仅展示结论。如果把所有经过重整化方程迭代而收敛到同一个点的函数集合记为一个普适类，就可以解释不同的函数形式也具有相同的费根鲍姆常数的原因。同时将R变换在不动点附近进行泰勒级数展开，并保留线性项，我们就可以计算出费根鲍姆常数<math>\delta</math>和<math>\alpha</math>。因此，整个问题就都得到了解答。具体求解可以参考[[重整化]]这个词条的方程求解部分。

==参见==

=参见=

*[https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function  Logistic函数]，Logistic映射连续对应: [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_differential_equation 逻辑微分方程]

*[https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function  Logistic函数]，Logistic映射连续对应: [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_differential_equation 逻辑微分方程]

*[https://en.wikipedia.org/wiki/Lyapunov_stability#Definition_for_discrete-time_systems  李雅普诺夫稳定性  离散时间系统的定义]

*[https://en.wikipedia.org/wiki/Lyapunov_stability#Definition_for_discrete-time_systems  李雅普诺夫稳定性  离散时间系统的定义]