如果一个系统的演变过程对初始的状态十分敏感,就把这个系统称为是混沌系统。
Logistic映射的数学表达公式如下:
Xn+1=μXn (1-Xn) μ∈[0,4] X∈[0,1]
其中 μ∈[0,4]被称为Logistic参数。有研究表明,当X∈[0,1] 时,Logistic映射工作处于混沌状态,也就是说,初始条件X0在Logistic映射作用下产生的序列是非周期的、不收敛的,而在此范围之外,生成的序列必将收敛于某一个特定的值。
我编写的程序完成了这样的功能:
即当X0值一定时,对于不同的μ的取值,迭代可能得到的值,以参数μ为横坐标、以x的迭代后的值为纵坐标作图
图中的点即表明了所有可能的X取值范围。从图中我们可以看出,在μ越接近4的地方,X取值范围越是接近平均分布在整个0到1的区域,因此我们需要选取的Logistic控制参数应该越接近4越好。
逻辑斯蒂的方程还在于,当改变一点点初始变量时,迭代好多次后,就会差别很大,这就是蝴蝶效应。
对于方程本身而言,当μ接近4的时候,x值开始变得更加的无序,混沌就出现了,所以这个方程可以理解为是混沌的入口。
M文件:
%%%%%%%
function Logistic ()
clear;
clf;
u=2.6:0.001:4.0;
x=0.1;
for i=1:300
x=u.*(x-x.^2);
end
for j=1:80
x=u.*(x-x.^2);
plot(u,x,'k.','markersize',2)
hold on;
end
grid on
%%%%%%%