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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,因此认为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,因此认为产生了确定性的混沌。
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===3.6<μ<4===
+
===<math>3.6<μ<4</math>===
 
[[File:450px-Logistic_map.gif|400px|thumb|图7 不同的初始条件下关于μ的函数 (横轴的r为μ)]]
 
[[File:450px-Logistic_map.gif|400px|thumb|图7 不同的初始条件下关于μ的函数 (横轴的r为μ)]]
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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</math>=4,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</math>=4,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。
      
===<math>μ = 4</math>===
 
===<math>μ = 4</math>===
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