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文檔簡介
1、<p> 基于Matlab的Logistics方程下的混沌現(xiàn)象初步分析</p><p> [摘 要]在混沌現(xiàn)象發(fā)現(xiàn)以后,人們通常認(rèn)為測量的微小誤差對天氣預(yù)報的影響將產(chǎn)生巨大的變化而且不可預(yù)測,而本文通過Matlab的Logistic方程模擬混沌現(xiàn)象,并初步得知初值對系統(tǒng)的敏感性、混沌中亦有規(guī)律,即系統(tǒng)混沌初期混亂但后期有收斂,無序中存在有序,而通過這些規(guī)律我們可以準(zhǔn)確地預(yù)測天氣。 </p>
2、;<p> [關(guān)鍵詞]混沌現(xiàn)象 初值敏感 無序中的有序 </p><p> 中圖分類號:P95 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-914X(2015)40-0390-03 </p><p> 1、Matlab的簡介 </p><p> 1.1 Matlab主要功能 </p><p><b> ?。ū?) &l
3、t;/b></p><p> 1.2 Matlab的優(yōu)勢和特點 </p><p> ?。?)友好的工作平臺和編程環(huán)境 </p><p> ?。?)簡單易用的程序語言 </p><p> (3)強(qiáng)大的科學(xué)計算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力 </p><p> ?。?)出色的圖形處理功能 </p><p>
4、; (5)應(yīng)用廣泛的模塊集合工具箱 </p><p> ?。?)實用的程序接口和發(fā)布平臺 </p><p> (7)應(yīng)用軟件開發(fā)(包括用戶界面) </p><p> 2、混沌理論的基本情況 </p><p> 2.1 什么是混沌理論 </p><p> 混沌理論是一種兼具質(zhì)性思考與量化分析的方法,用以探討動態(tài)
5、系統(tǒng)中無法用單一的數(shù)據(jù)關(guān)系,而必須用整體,連續(xù)的數(shù)據(jù)關(guān)系才能加以解釋及預(yù)測之行為。 </p><p> “一切事物的原始狀態(tài),都是一堆看似毫不關(guān)聯(lián)的碎片,但是這種混沌狀態(tài)結(jié)束后,這些無機(jī)的碎片會有機(jī)地匯集成一個整體?!?</p><p> 混沌一詞原指宇宙未形成之前的混亂狀態(tài),古希臘哲學(xué)家對于宇宙之源起即持混沌論,主張宇宙是由混沌之初逐漸形成現(xiàn)今有條不紊的世界。在井然有序的宇宙中,西方
6、自然科學(xué)家經(jīng)過長期的探討,逐一發(fā)現(xiàn)眾多自然界中的規(guī)律,如大家熟知的地心引力,杠桿原理,相對論等。這些自然規(guī)律都能用單一的數(shù)學(xué)公式加以描述,并可以依據(jù)此公式準(zhǔn)確預(yù)測物體的行徑。 </p><p> 近半世紀(jì)以來,科學(xué)家發(fā)現(xiàn)許多自然現(xiàn)象即使可以化為單純的數(shù)學(xué)公式,但是其行徑卻無法加以預(yù)測。如氣象學(xué)家Edward Lorenz發(fā)現(xiàn)簡單的熱對流現(xiàn)象居然能引起令人無法想象的氣象變化,產(chǎn)生所謂的“蝴蝶效應(yīng)”. 60年代,美
7、國數(shù)學(xué)家Stephen Smale發(fā)現(xiàn)某些物體的行徑經(jīng)過某種規(guī)則性變化之后,隨后的發(fā)展并無一定的軌跡可循,呈現(xiàn)失序的混沌狀態(tài)。 </p><p> 2.2 混沌理論的特性 </p><p> ?。?)隨機(jī)性:體系處于混沌狀態(tài)是由體系內(nèi)部動力學(xué)隨機(jī)性產(chǎn)生的不規(guī)則性行為,常稱之為內(nèi)隨機(jī)性.例如,在一維非線性映射中,即使描述系統(tǒng)演化行為的數(shù)學(xué)模型中不包含任何外加的隨機(jī)項,即使控制參數(shù)、初始值都
8、是確定的,而系統(tǒng)在混沌區(qū)的行為仍表現(xiàn)為隨機(jī)性。這種隨機(jī)性自發(fā)地產(chǎn)生于系統(tǒng)內(nèi)部,與外隨機(jī)性有完全不同的來源與機(jī)制,顯然是確定性系統(tǒng)內(nèi)部一種內(nèi)在隨機(jī)性和機(jī)制作用。體系內(nèi)的局部不穩(wěn)定是內(nèi)隨機(jī)性的特點,也是對初值敏感性的原因所在。 </p><p> ?。?)敏感性:系統(tǒng)的混沌運動,無論是離散的或連續(xù)的,低維的或高維的,保守的或耗散的。時間演化的還是空間分布的,均具有一個基本特征,即系統(tǒng)的運動軌道對初值的極度敏感性。這種
9、敏感性,一方面反映出在非線性動力學(xué)系統(tǒng)內(nèi),隨機(jī)性系統(tǒng)運動趨勢的強(qiáng)烈影響;另一方面也將導(dǎo)致系統(tǒng)長期時間行為的不可預(yù)測性。氣象學(xué)家洛侖茲提出的所謂"蝴蝶效應(yīng)"就是對這種敏感性的突出而形象的說明。 </p><p> ?。?)分維性:混沌具有分維性質(zhì),是指系統(tǒng)運動軌道在相空間的幾何形態(tài)可以用分維來描述。例如Koch雪花曲線的分維數(shù)是1.26;描述大氣混沌的洛倫茲模型的分維數(shù)是2.06體系的混沌運動在
10、相空間無窮纏繞、折疊和扭結(jié),構(gòu)成具有無窮層次的自相似結(jié)構(gòu)。 </p><p> ?。?)普適性:當(dāng)系統(tǒng)趨于混沌時,所表現(xiàn)出來的特征具有普適意義。其特征不因具體系統(tǒng)的不同和系統(tǒng)運動方程的差異而變化。這類系統(tǒng)都與費根鮑姆常數(shù)相聯(lián)系。這是一個重要的普適常數(shù)δ=4.669201609l0299097… </p><p> ?。?)標(biāo)度律:混沌現(xiàn)象是一種無周期性的有序態(tài),具有無窮層次的自相似結(jié)構(gòu),存
11、在無標(biāo)度區(qū)域。只要數(shù)值計算的精度或?qū)嶒灥姆直媛首銐蚋撸瑒t可以從中發(fā)現(xiàn)小尺寸混沌的有序運動花樣,所以具有標(biāo)度律性質(zhì)。例如,在倍周期分叉過程中,混沌吸引子的無窮嵌套相似結(jié)構(gòu),從層次關(guān)系上看,具有結(jié)構(gòu)的自相似,具備標(biāo)度變換下的結(jié)構(gòu)不變性,從而表現(xiàn)出有序性。 </p><p> 2.3 混沌理論的研究背景 </p><p> 混沌的發(fā)現(xiàn)揭示了我們對規(guī)律與由此產(chǎn)生的行為之間--即原因與結(jié)果之間-
12、-關(guān)系的一個基本性的錯誤認(rèn)識。我們過去認(rèn) 為,確定性的原因必定產(chǎn)生規(guī)則的結(jié)果,但現(xiàn)在我們知道了,它們 可以產(chǎn)生易被誤解為隨機(jī)性的極不規(guī)則的結(jié)果。我們過去認(rèn)為,簡單的原因必定產(chǎn)生簡單的結(jié)果(這意昧著復(fù)雜的結(jié)果必然有復(fù)雜的原因),但現(xiàn)在我們知道了,簡單的原因可以產(chǎn)生復(fù)雜的結(jié)果。我們認(rèn)識到,知道這些規(guī)律不等于能夠預(yù)言未來的行為。 </p><p> 這一思想已被一群數(shù)學(xué)家和物理學(xué)家,其中包括威廉?迪托 (Willia
13、m Ditto)、艾倫?加芬科(Alan Garfinkel)和吉姆?約克 (Jim Yorke),變成了一項非常有用的實用技術(shù),他們稱之為混沌控制。實質(zhì)上,這一思想就是使蝴蝶效應(yīng)為你所用。初始條件的小變化產(chǎn)生隨后行為的大變化,這可以是一個優(yōu)點;你必須做的一切,是確保得到你想要的大變化。對混沌動力學(xué)如何運作的認(rèn)識,使我們有可能設(shè)計出能完全實現(xiàn)這一要求的控制方案。這個方法已取得若干成功?;煦缈刂频淖钤绯删椭?,是僅用衛(wèi)星上遺留的 極少量肼
14、使一顆“死”衛(wèi)星改變軌道,而與一顆小行星相碰撞。美國 國家航空與航天管理局操縱這顆衛(wèi)星圍繞月球旋轉(zhuǎn)5圈,每一圈 用射出的少許肼將衛(wèi)星輕推一下,最后實現(xiàn)碰撞。 </p><p> 混沌理論的特征在證券市場中也存在。周K線圖看上去與日K線圖、小時K線圖、5分鐘K線圖的形狀十分相似,這就是證券市場價格的分形特征,我們可以應(yīng)用5分鐘K線圖或者小時K線圖來推斷日K線圖或周K線圖的形狀,為投資決策服務(wù)。 2.4 幾種
15、典型的混沌系統(tǒng) </p><p> ?。?)拋物線映射: </p><p> 拋物線映射是一類混沌映射的統(tǒng)稱,通常所說的logistic映射和蟲口模型都屬于拋物線映射。 </p><p> 3、Logistic方程與混沌 </p><p> 3.1 Logistic模型 </p><p> 由荷蘭生物學(xué)數(shù)學(xué)家V
16、erhulst 19世紀(jì)中葉提出的昆蟲數(shù)量阻滯增長模型: </p><p> 其中:表示第k代昆蟲數(shù)量(1表示最大值),a為資源系數(shù),0≤a≤4保證了 在區(qū)間上封閉. 式(1) 為一個一階非線性差分方程,反映了下一代對上一代的既依賴又競爭的關(guān)系,當(dāng)上一代很少時,繁殖能力不夠,導(dǎo)致后代很少;當(dāng)上一代很多時,會吃掉很多食物,后代難以存活,也會致使后代很少。 </p><p> Logist
17、ic模型又稱蟲口模型,它最初是用來描述昆蟲種群增長數(shù)量的。設(shè)是某種昆蟲第n年內(nèi)的個體數(shù)目,n取整數(shù)值,第n+1年的數(shù)目為,最簡單的蟲口模型是 </p><p> Logistic方程,見式(4.1): </p><p> 其中a為增長率,考慮到食物等有限因素而引起蟲口飽和。為了處理上的方便,設(shè),考慮關(guān)系式,見式(4.2) </p><p> 其中不在是種群數(shù)量
18、,而是當(dāng)前數(shù)量和該地區(qū)能容納最大數(shù)量的比率。 </p><p> 若蟲口數(shù)量不變,即,意味著,但不都是穩(wěn)定的。對于方程,當(dāng)參數(shù)μ變化時,隨之變化,而只有當(dāng)<1時,才是穩(wěn)定的。隨著μ的取值變化,X的取值范圍由周期逐漸加倍進(jìn)入混沌。 </p><p> 根據(jù)的不同,有以下幾種情況: </p><p> a.當(dāng)0<<1時,由函數(shù)所決定的離散混沌動力
19、系統(tǒng)的行為十分的簡單,除了=0不動點之外,再也沒有其他的周期點,也就是說這些蟲子很可能是要被自然所淘汰。 </p><p> b.當(dāng)1<<3時,系統(tǒng)的動力學(xué)特征也比較簡單。0,為僅有的兩個周期點,且為吸引不動點。 </p><p> c.當(dāng)3<<4時,系統(tǒng)的動力學(xué)特性十分復(fù)雜,系統(tǒng)由周期狀態(tài)進(jìn)入混沌狀態(tài)。也就是說,在這個狀態(tài)下,X的取值范圍是非常廣的,而且取值是
20、一種貌似無規(guī)律的狀態(tài),非周期,不收斂,迭代生成的值是以一種偽隨機(jī)分布的狀態(tài),而且越接近4,x的分布就越接近平均分布整個[0,1]的區(qū)間。 </p><p> 3.2 Logistic方程與混沌――matlab模擬 </p><p> Logistic一維模型是個簡單而能表現(xiàn)出許多典型特征的混沌行為,本文是在matlab基礎(chǔ)上對其混沌現(xiàn)象的若干特性作模擬實驗研究,程序如下 </p&
21、gt;<p> clear;clf; axis([2.7,4,0,1]);grid </p><p><b> hold on </b></p><p> for r=2.7:0.002:3.9 </p><p><b> x=[0.1]; </b></p><p> for
22、 i=2:150 </p><p> x(i)=r*x(i-1)*(1-x(i-1)); </p><p><b> end </b></p><p> pause(0.1) </p><p> fprintf('r=%.3f\n',r) </p><p> for i=
23、101:150 </p><p> plot(r,x(i),'k.'); </p><p><b> end </b></p><p><b> end </b></p><p><b> 結(jié)果如圖1所示: </b></p><p&g
24、t; 再次加密r 取值進(jìn)行實驗,結(jié)果如圖。 </p><p> 由1分支變?yōu)?分支,如圖2。由2分支變?yōu)?分支,如圖3。 </p><p> 由4分支變?yōu)?分支,如圖4。 </p><p> 由8分支變?yōu)?6分支(2個局部圖),如圖5 </p><p> 由16分支分為32分支(4個局部圖),如圖6 </p><
25、p> 由32分支變?yōu)?分支,如圖7 </p><p> 由8分支變?yōu)?6分支(2個局部圖),如圖8 </p><p> 回到8分支(1/2圖),如圖9 </p><p> 回到16分支(2個局部圖),如圖10 </p><p><b> 結(jié)果分析: </b></p><p> (
26、1)剛開始的分支是由少到多,到32分支以后,就變得較無規(guī)律,有時變多,有時減少,但總是匯聚為8分支或16分支像是有一定的周期; </p><p> ?。?)不同分支匯聚或發(fā)散都是同步的,即r數(shù)一致; </p><p> ?。?)出現(xiàn)分歧的點越來越密集,從圖上坐標(biāo)的對比可得出。 </p><p><b> 主要結(jié)論: </b></p>
27、;<p> (1)混沌是有界的(既不收斂也不發(fā)散),其迭代軌線始終局限于一個確定的區(qū)域,無論內(nèi)部如何不穩(wěn)定,混沌系統(tǒng)是穩(wěn)定的; </p><p> ?。?)混沌的內(nèi)部看似毫無規(guī)律,但是從Logistic方程上看,前部分雖是越來越分散但是后部分卻又匯聚的跡象,那么混沌運動在其混沌吸引與內(nèi)是各態(tài)經(jīng)歷卻會在某一時間內(nèi)達(dá)到相同的狀態(tài),而且是同時的。 </p><p><b&g
28、t; 參考文獻(xiàn) </b></p><p> [1] 艾瑪?A.穆薩,劉君,李紅楓,范占軍,桁林譯. 最新動態(tài):混沌和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論[J].匯率預(yù)測技術(shù)與應(yīng)用,第九章. </p><p> [2] 申維.分形混沌與礦產(chǎn)預(yù)測,69. </p><p> [3] 基于互相關(guān)檢測和混沌理論的弱信號檢測方法研究[J].儀器儀表學(xué)報,200122(1).<
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