初值敏感性

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动力系统初值敏感性、序列熵及相关问题的研究的开题报告

动力系统初值敏感性、序列熵及相关问题的研究的开题报告

动力系统初值敏感性、序列熵及相关问题的研究的开题报告一、研究背景及意义动力系统是研究时间演化规律及其应用的重要领域,在生物学、物理学、工程学以及计算机科学等众多领域都有广泛的应用。

动力系统的性质主要包括:稳定性、吸引子、动力学混沌等。

其中动力学混沌性质表现为初始条件对于系统的演化有很大的影响,即所谓的初值敏感性。

序列熵是衡量动力系统混沌性度量的一种常用指标,它反映了系统非周期性动力学行为的程度。

序列熵的计算方法包括数学方法及计算机模拟方法等。

序列熵的计算方法具有高效、直观、全局性等优点,因此越来越多的学者使用序列熵来研究动力系统。

然而,动力系统的初值敏感性及序列熵计算存在一些问题值得深入研究。

首先,动力系统的初值敏感性随着时间演化会逐渐稳定,如何准确刻画动力系统稳定性以及计算初始条件对于系统演化的影响程度是一个重要的问题。

其次,序列熵的计算方法对于动力系统的初值非常敏感,不同的初值往往会导致不同的序列熵值,因此如何准确计算序列熵也是一个重要问题。

因此,本研究将对动力系统的初值敏感性、序列熵以及相关问题进行深入研究,以期为动力学混沌性质的深入理解提供更全面的理论支持。

二、研究内容及方法本研究将从以下三个方面进行研究:1. 动力系统的初值敏感性研究:本研究将分析动力系统的稳定性以及初值对于系统演化的影响程度,建立初值敏感性的数学模型,并运用数学模拟方法对模型的稳定性及初值对系统演化的影响进行分析。

2. 序列熵计算方法研究:本研究将分析序列熵计算方法的优缺点,建立计算复杂度与精度之间的关系模型,并探索序列熵计算的优化算法。

3. 序列熵在动力系统中的应用:本研究将基于序列熵的计算方法,分析动力系统中的混沌现象及其规律,探索序列熵在动力系统分析中的应用价值。

研究方法将主要采用数学建模、计算机模拟以及理论分析等方法。

三、预期成果及意义本研究期望得到以下成果:1. 建立动力系统初值敏感性的数学模型,探索动力系统稳定性及初值对系统演化的影响程度。

模式初值敏感性对中期数值天气预报的影响

模式初值敏感性对中期数值天气预报的影响

用 最普 遍 的有 N C E P / N C A R 的再 分析 资 料 和 E C M WF
的再分 析 资料 。这两 种资 料既有 相似 性也有 着一 定 的
外 源描述 和耦 合模 式应 用 等也 使数 值模 式 总体 性 能不
断 提高 , 确定性 预报时效延 长 J 。 然而 , 大气 表现 为一 个 复杂 的非 线性 系 统 _ 6 ] , 数 值 模 型对初 值 的误差 非 常 敏感 l 8 ] 。 初 值误 差 随着 时 间 的发展 会不 断扩 大 。 使 预报 结 果 慢 慢 偏 离 系统 的应 有 真 实状 态 。一般 情况 下认 为短 期数值 天 气预 报 的主要
关 键 词: 气象学; 数 值 天 气预 报 ; 初值敏 感性 ; C A M3 . 0模 式 ; 再 分析 资料
文 献标 志码 : A 中图分类号 : P 4 5 6 . 7
范广 洲
( 1 . 成都 信 息工程 大 学大 气科 学学院 高原 大气与 环境 四川省 重 点 实验 室, 四川 成都 6 1 0 2 2 5 ; 2 . 中 国气 象科
区别 。D e l l A q u i l a等 ¨ 1 分 别使 用 这两 种再 分 析资 料 ,
分析 了冬季 北半 球 中纬度 区 域 的5 0 0 h P a 高度场, 发 现
在1 9 7 9年前 后使 用 两种 资 料 所 反 映 的高 频 波 动有 着 很 大 的不 同之 处 。A n n a m a l a i _ 1 ] 则在 使 用 再 分析 资 料
用 大气 环流模 式 开展 月 平 均 预报 ,0 ] 对 初值 精度 、 模 式 中的云 辐射 过 程 、
以及下 垫 面和地 形作 用 对 月 预报 的影 响 进行 了研 究 。 但对 1 5天左 右 的数值 天气 预报 . 由于 大气初 始能量 处 于耗尽 边缘 . 其动 力 和热 力 特 性 与 月尺 度 状 况存 在 差

基于初值敏感性混沌弱信号检测的性能研究

基于初值敏感性混沌弱信号检测的性能研究

第30卷 第5期2007年10月电子器件Ch inese Jou r nal Of Elect ro n DevicesVol.30 No.5Oct.2007Ca pa bility of Weak Signals Detection t hr ough Cha os System ’sSensitive Depen dence on Initial Con dit ionsW A MG Y o ng 2s hen g 1,YA N J i a n 2g an g1,2,J IA N G Wen 2zhi 1,FA N H on g 2d a11.Dep art ment of Ar ma ment Science and Technolo gy ,NA EJ Y ant ai S han don g 264001,Chi na;2.Depa rt ment of Command ,NA EI Y ant ai S handon g 264001,Chi naAbstract :It i s a new met hod of cur rentl y signal det ect ion in ti me fiel d t hat t he weak signal detection usi ng chaos syst em for it s good performa nce i n report.The capa bili t y of t he weak period si gnal detect ion t hrough Duffi ng oscillat or was re searched by comput er si mula tion.The cla ssical Duffi ng formul as ’movement stat es were a nal yzed fi rst ly.It was point ed out t hat t he background noi se must affect t he transition process when detect ing wea k si gnal by usi ng t he Propert y of Sensi tive Dependence o n Init ial Condi tions of t he Duf 2fi ng oscillator.In order to st udy t he noi se effect ,t he noi se creat io n i n t he conti nuous syste ms sim ulation was deduce d ,and t he i nput noise expression wa s got.The Duffi ng syste m move ment st ate was affect ed by t he int ensi t y of t he bac kground noi se in si mulat ion experi ment s.The mini mal SNR of t he Duffi ng oscilla 2tor weak si gnal det ection wa s got aft er anal yzing t he experi ment result s w hen some t ype background noi se exi sti ng.The research will provi de t he guidance for t he pract icalit y application of t he met hod.K ey w or ds :chaos ;whi te noi se ;signal det ect ;SN R EEACC :6140基于初值敏感性混沌弱信号检测的性能研究王永生1,严建钢1,2,姜文志1,范洪达11.海军航空工程学院兵器科学与技术系,山东烟台264001;2.海军航空工程学院指挥系,山东烟台264001收稿日期:2006211211作者简介:王永生(19782),男,讲师,博士生,研究方向为信号检测,雷达信号处理,hj hywys @ ;严建钢(582),男,教授,博士生导师,研究方向为通信与信息系统,3I 综合数据处理;姜文志(652),男,副教授,博士生,研究方向为通信与信息系统;范洪达(2),男,教授,博士生导师,研究方向为通讯与信息系统,3I 综合数据处理等摘 要:混沌微弱信号检测研究是当前在时域检测信号的新方法,该文通过仿真计算研究了Duffing 振子检测弱正弦信号的性能.首先分析了Du ff ing 方程的运动状态,指出利用初值敏感性进行混沌弱信号检测时背景噪声必然对过渡过程产生影响;为分析噪声的影响,研究推导了连续系统仿真输入噪声的生成表达;仿真试验结果表明系统的最终运动状态跟随噪声强度的变化,由试验结果分析得出Du ff ing 弱信号检测的最低信噪比,为混沌弱信号的实际应用提供指导.关键词:混沌;噪声;信号检测;信噪比中图分类号:TN 911.7 文献标识码:A 文章编号:100529490(2007)0521650204 微弱信号检测研究具有重要意义,在雷达、声纳、振动测量、故障诊断、通信、物理学等领域有着极其广泛的应用.噪声干扰是检测技术中长期困扰人们的难题,利用Duffi ng 振子对噪声的不敏感及对周期扰动的敏感性,检测强噪声背景中的弱周期信号,是当前弱信号检测研究中的热点,尤其是能在时域内检测纳伏级弱信号和极低的检测信噪比,吸引了越来越多的研究者,但是Duffing 弱信号检测时参数的调整非常技巧,人为因素起主导作用,很多研究结果难以复现,严重限制了Duffi ng 弱信号检测的实际应用,成功应用的报道并不多[127].本文分析认为当前Duffi ng 弱信号检测是基于初值敏感性进行检测的,系统由初值进入混沌态或大尺度周期都有很长的过渡过程,这种检测方法导致被检混合信号中的噪声不可避免地对过渡过程产生影响,从而影响Duffi ng 振子对弱信号的检测.为了分析噪声819C 191940C .的影响,首先研究仿真噪声驱动的连续系统时输入噪声应如何产生,然后通过仿真试验结果并结合理论分析,研究利用Duffi ng 振子检测强背景噪声中微弱正弦信号的性能.1 Duff ing 振子方程Hol mes 型Duffing 方程如下[425].x ..+kx .+(-x 3+x 5)=r si n (ωt )(1)Duffing 方程的表达式式(1)是为了便于使用Sim ulink 的信号源模块.在检测强噪声背景中的微弱周期信号时采用的模型为:x ..+kx .+(-x 3+x 5)=r si n (ωt )+a si n (ωt )+n (t )(2)式(2)等号右边的最后两项为检测输入,包括了噪声和弱周期信号,同时也可以把输入正弦信号和待检弱正弦信号看作合成后的驱动信号,本文不考虑频率差和相位差的影响.混沌弱信号检测通常是:根据当背景噪声中含有微弱周期信号时,使原本只存在噪声时的系统状态由混沌态向大尺度周期态转变,进行信号检测的,所以被认为是根据参数敏感性进行检测的.文献[8]证明了Duffi ng 方程对驱动输入r 的参数敏感性与初值敏感性之间是等价的.可见这种检测方法实质上是以混沌对初始状态的极端敏感为理论基础进行的.通过随机微分方程理论分析噪声对Duffing 方程处于稳定运动状态的影响,认为一定的噪声对系统的运动状态没有影响[2,4].但是无论初始值设为[0,0]或其他,在系统进入混沌态或大尺度周期态之前都是有一段过渡过程,如图1所示.虽然噪声不对系统的稳定运动状态产生影响,但是过渡过程引入检测背景噪声必然影响系统的最后运动状态,仿真显示这种影响与噪声的强度有关.图1 过渡过程示意2 仿真连续系统时的输入噪声方程(2)中的系统实质上也是一种噪声驱动的连续系统,为了利用计算机仿真研究噪声对系统运动状态的影响,首先研究仿真中输入噪声应如何产生对时刻变化的输入白噪声直接进行积分是没有意义的,它不满足积分条件在仿真线性或非线性的连续系统时,由于系统往往存在积分环节,如果输入函数为随机信号,则不能采用传统的方法进行仿真,也就是说不能直接输入白噪声信号.对于随机输入的连续系统仿真,为了使仿真结果满足统计特性,通常都采用定步长计算,先来分析定步长计算条件下的驱动噪声生成问题,参考图2.图2 仿真结构图2给出了仿真过程的框图,假设要输入系统的白噪声信号γ(t )可以通过一个随机序列来近似,并满足:γ^i =K αe ^i i =1,2……(3)其中,γ^i 是用于仿真的信号,e ^i 是服从N (0,1)的伪随机序列,常数K α看作白噪声信号的“比例系数”.如果要把γ^i 作为仿真时的输入数据,就必须使其在每个计算步长内保持不变.所以信号可以表述为:γ~(t)=γ^i =K αe ^i ,i Δt Φt Φ(i +1)Δt (4)由随机过程理论我们知道γ~(t )的相关函数为:R γ~(t )(τ)=E[γ~(t )γ~(t +τ)]=K 2αE[e ^i ]=K 2α1-|τ|Δt,|τ|ΦΔt(5)其中,Δt 为采样周期.由于Δt 很小,所以γ~(t)可以等效为图3中的三角形面积的严格白噪声[2,9],亦即:R γ~(t)(τ)=12×2Δt ×K 2αδ(t)=K 2αΔt δ(t)(6)图3 伪噪声序列的自相关函数白噪声γ(t )的相关函数为R γ(τ)=σ2δ(τ),为了保证仿真用的伪随机信号γ~(t)和原白噪声信号γ(t)有相同的强度,因此要求K 2αΔt =σ2,进一步得到K α=σ1Δt(7)很重要的一点就是近似信号γ~(t )必须在每个计算步长内保持不变,如果在一个步长时间内γ~(t)改变,则比例系数K α就不再适用.无论是编程解算,还是采用其他工具,输入的驱动噪声必须按照式()产生,这在当前研究混沌弱信号检测的文献中没有见到1561第5期王永生,严建钢等:基于初值敏感性混沌弱信号检测的性能研究8..7.3 混沌弱信号检测性能分析3.1 弱信号检测模型为了研究利用Duffi ng 系统初值敏感性检测弱信号的方法的性能,根据方程(2)构建系统的仿真模型,如图4所示.参数选取为:ω=1ra d/s ,计算步长h =0.01(用以满足采样定理的需要,反映Duffing振子的真实运动状态),初始值[x .(0),x (0)]=[0,0],k =0.5,采用四阶定步长龙格库塔算法. 应用S i muli nk 工具研究Duffing 振子弱信号检测,除避免编程的麻烦外还可以利用相平面实时观测系统的运动状态及变化.更重要的是,S imulink 信号源中的带限白噪声模块(Band 2Li m ited Whit e Noi se)正是依据式(7)实现的,参数Noi se Power 实际上就是噪声方差σ2,输出数据不是带宽有限噪声,是满足式(3)的仿真用信号;仿真时必须把模块的种子数设为[randseed],得到一个在[31,217-1]之间的随机的种子数,使得每次仿真产生的驱动噪声不重复.图4 Duffing 弱信号检测仿真模型3.2 检测信噪比分析在没有被检混合信号时,r =0.7256161183过渡过程结束系统会处于混沌态,r =0.7256161184系统最后处于大尺度周期态.考察过渡过程中输入噪声对系统的影响,仿真开始即加入不同强度噪声观察统计系统最终运动状态(不加入待捡弱正弦信号),试验结果如表1所示.表1 受噪声影响的系统运动状态统计序理论输入噪声方差实际输入信号方差周期驱动r系统状态10.00000000010.000000010.7256161183/0.7256161184不确定0.000000010.0000010.7256161183/0.7256161184不确定0.0000010.00010.7256161183/0.7256161184不确定0.00010.010.7256161183/0.7256161184不确定0.010.10.7256161183/0.7256161184混沌态20.000010.0010.725不确定0.724基本混沌态0.723混沌态0.726基本周期态0.727基本周期态0.728大尺度周期态30.0000010.00010.7256不确定0.7255基本混沌态0.7251混沌态0.7257不确定0.7259基本周期态0.7260大尺度周期态40.000000010.0000010.725579基本混沌态0.725575混沌态0.725665基本周期态0.725669大尺度周期态 注:表1中的理论输入噪声方差是指式(7)中的σ平方,而实际输入信号方差是按照式(7)推导出的仿真输入信号的方差K α=σΔ,正是噪声源模块产生数据的方差系统状态是仿真5次的统计结果,关键处仿真次,“不确定”指可能处于混沌态也可能处于大尺度周期态,“基本混沌态”指系统最终基本上处于混沌态极少出现大尺度周期态,“基本周期态”指系统最终基本上处于大尺度周期态极少出现混沌态2561电 子 器 件第30卷8221t.0100. 表1第一部分中给出当r =0.7256161183/0.7256161184时不同强度噪声的影响结果,随着噪声强度的增大,系统更多的是处于混沌态运动,当噪声强度增大到一定值后系统的运动状态完全陷入混沌态.从大量试验中观察到在仿真开始的一段时间内,噪声强度大则系统易于进入混沌态(可以同时观察运动状态相平面图和输入噪声时序图,为了模型简洁图中略去了这些图形显示模块和数据输出模块);过渡阶段通常在50~70s 左右,但有时却要经历120s 或更长时间才显现出明显的最终运动趋势,所以很难确定过渡过程的确切时间,导致很难统计过渡过程中噪声的方差,用以精确分析噪声大小的影响.表1其余部分为分别固定理论噪声方差为0.00001、0.000001及0.00000001,逐渐减小和增大驱动周期信号得到的结果.随着驱动信号的减小系统运动状态越来越多的是进入混沌态,这也正好说明外部有序输入的减小系统的运动更加混乱的哲学道理;随着驱动信号的增大系统运动状态越来越多的是进入大尺度周期态,例如理论噪声方差为0.000001时,当周期驱动信号幅值增大到0.7260时系统的运动状态只有大尺度周期一种形式,与0.7256161184相比说明阈值r 的增大量已经能够抑制噪声的影响.下面从定量的角度分析对弱信号检测的信噪比.实际仿真输入的信号的方差是0.0001时,当r 值减小到0.7251时系统运动状态最终都处于混沌态,而弱正弦信号幅值的精度量级为0.0001.这种情况中理论输入噪声方差为0.000001,如果利用Duffi ng 振子检测这种背景强度噪声中的弱周期信号,那么可以被检测出的弱信号的幅值的精度量级不可能再低于0.0001,所以计算步长为0.01仿真得到的弱信号检测信噪比不小于:SN R 1=10lg 12A 21σ21=10l g1012×0.000120.000001=10lg1012(10-6+2)210-6≈-23dB类似的理论背景噪声方差为0.00000001,计算步长为0.01仿真得到的弱信号检测信噪比不小于:SNR 2=10lg 12A 22σ22=10lg1012(10-8+2)210-8≈-43dB 由上述情况推断,按文中仿真假设条件,一定范围内背景噪声强度下检测信噪比应不小于如下限制SN R =σ≈(K σ)σ(8)表1中的理论输入方差为0.00001时的试验结果也符合式(8),同时式(8)能解释仿真得到的最低检测信噪比与输入背景噪声方差和仿真步长都有关系.进一步仿真研究更弱噪声方差背景中的弱信号检测是不可取的,因为四阶龙格库塔方法的截断误差为O(h 5),以步长0.01数值解算非刚性方程显然精度已经很高,但不能用这种算法仿真研究检测精度在10-10亚纳伏量级上的弱周期信号.综合上述结果还可以得出通过仿真研究混沌弱信号检测是有一定局限性的.4 结束语本文研究了基于混沌初值敏感性进行强噪声背景下的弱周期信号检测问题,指出了检测中引入的背景噪声必然会对系统的过渡过程产生影响.为了使得仿真研究中输入Duffing 系统的噪声满足统计特性,推导了替代实际驱动噪声的输入信号模型.通过建立的检测系统模型进行了大量的仿真,分析了噪声对系统检测性能的影响,研究得出典型背景噪声下检测信噪比最小值估算公式,表明不同噪声背景下系统的检测性能差别很大.这些结果说明依据混沌对初值的极端敏感性进行的检测,其性能是有限的;同时表明通过仿真研究弱信号检测问题存在一定局限,为混沌弱信号检测的实际应用提供了指导.致谢:感谢东北大学薛定宇教授在研究连续系统仿真的输入噪声生成时所提供的帮助!参考文献:[1] Wang Guan Yu ,Chen Da J un ,Li n J ian Y a ,et al.The Appl i 2catio n of C haot ic Os ci llato rs t o Weak S i gnal Det ect ion [J ].I EEE Tran s on Indust rial Elect ro nics ,1999,46(2):4402444.[2] 王冠宇,陈大军,林建亚,等.Duffin g 振子微弱信号检测方法的统计特性研究[J ].电子学报,1998,10(10):38244.[3] Asdi A S ,Tewfi k A H.Detect ion of Weak S i gnal s U s i ng A 2dap tive St ochast ic Res o nance [C ]//Proceedi ng of t he 1995I EEE Int ernat ional Conference On Aco usti cs ,Speech ,and Sig 2nal Proces s i ng (ICASSP 295),1995(2):133221335.[4] 李月,杨宝俊,石要武.色噪声背景下微弱正弦信号的混沌检测[J ].物理学报,2003,3(3):5262530.[5] 李月,杨宝俊,石要武,等.纳伏级正弦信号的混沌检测方法研究[J ].通信学报,2003,4(4):25230.[6] 聂春燕,石要武,刘振泽.混沌系统测量n V 级正弦信号方法的研究[J ].电工技术学报,2002,10(5):87290.[7] 张淑清,姜万录,李志全,等.小信号检测中间歇混沌运动的机理[J ].传感技术学报,1996,12(4):37241.[8] 姜万录,张淑清,王益群.基于混沌和小波的故障信息诊断[M ].北京:国防工业出版社,2005,8:84285.[] X D Y y 2D f N 2Sy G [D]D ,U 2y f S x ,352833561第5期王永生,严建钢等:基于初值敏感性混沌弱信号检测的性能研究8:10l g 12A 21210l g10122229ue in g u.A na l si s a nd Co mp ut er Ai ded e sign o o nli n ea r st e m w it h a u ssia n i nput s .oc to r t he si s t he ni ver si t o usse 1992:.。

《初值敏感性》课件

《初值敏感性》课件
《初值敏感性》PPT课件
欢迎来到《初值敏感性》PPT课件!在这个课程中,我们将探讨初值敏感性 的定义、影响因素、测评方法以及应用案例,展望其未来的应用前景。
什么是初值敏感性?
初值敏感性是指数值模拟中初值对模拟结果影响的程度。本节将介绍初值敏感性的定义以及为什么初值敏感性 对于模拟非常重要。
初值敏感性的影响因素
案例二
我们还将介绍一个初值敏感性在 经济模拟中的成功案例。
其他一些案例
另外还有一些其他领域的初值敏 感性应用案例。
初值敏感性的应用前景展望
展望应用实例
我们将展示初值敏感性在不同领域的潜在应用实例。
前景分析
我们将对初值敏感性的未来发展趋势进行分析和预 测。
总结
1 回顾初值敏感性的定
义及其意义
初值敏感性是指数值模拟 中初值对模拟结果的影响 程度,对模拟非常重要。
2 简要总结前文及到的

我们已经讨论了初值敏感 性的影响因素、测评方法 以及应用案例。
3 展望后续研究的方向
最后,我们将展望初值敏 感性在模拟研究中的未来 发展方向。
管理的因素
模拟中的参数选择、数据准备等因素会影响初值敏感性。
数值模拟问题
模拟问题的特性、模型选择等因素也会对初值敏感性产生影响。
初值敏感性和模拟方法
定义模拟方法
模拟方法是通过数值计算来模 拟复杂现象的一种方法。
模拟方法的分类
模拟方法可分为确定性方法和 随机性方法。
初值敏感性的作用
初值敏感性可以帮助我们评估 模拟方法的可靠性和准确性。
初值敏感性的测评方法
1
处理的方法
2
常用的测评方法包括敏感性分析、参数
优化等。
3

基于MATLAB的各类混沌系统的计算机模拟(教学版)

基于MATLAB的各类混沌系统的计算机模拟(教学版)

z
20 0 20
50 40 30
z
20 10 0 -20 -10 x 0 10
z
20 10 0 -20 -10 0 y 10 20
4.初值敏感性: 保持初值 x0 和 y0 不变,即 x0=y0=1,改变 z0 为 1.001,千分之一的变化会引起系统 行为的显著改变,如下图所示:
y
Rossler 方 程 X-Z平 面 相 图 (较 短 时 间 后 ) 50 40 30
6. 吸引子: 指相空间的这样的一个点集 s (或一个子空间) , 对 s 邻域的几乎任意一 点, 当 t 时所有轨迹线均趋于 s, 吸引子是稳定的不动点。 7. 奇异吸引子: 又称混沌吸引子, 指相空间中具有分数维的吸引子的集合。 该吸引集 由永不重复自身的一系列点组成, 并且无论如何也不表现出任何周期性。 混沌轨道就运行在 其吸引子集中。 8. 分叉和分叉点: 又称分岔或分支。 指在某个或者某组参数发生变化时, 长时间动力 学运动的类型也发生变化。 这个参数值(或这组参数值)称为分叉点, 在分叉点处参数的微小 变化会产生不同性质的动力学特性, 故系统在分叉点处是结构不稳定的。 9. 周期解: 对于系统 xn 1 f ( xn ) , 当 n 时,若存在 xn i xn , 则称该系 统有周期 i 解 。不动点可以看作是周期为 1 的解, 因为它满足 xn 1 xn 。 10. 初值敏感性: 对初始条件的敏感依赖是混沌的基本特征, 也有人用它来定义混沌: 混沌系统是其终极状态极端敏感地依赖于系统的初始状态的系统。 敏感依赖性的一个严重后 果就在于,使得系统的长期行为变得不可预见。
引言. 混沌探秘
混沌是非线性系统所独有且广泛存在的一种非周期运动形式, 其覆盖面涉及到自然科 学和社会科学的几乎每一个分支。1972 年 12 月 29 日,美国麻省理工学院教授、混沌学开 创人之一 E.N.洛伦兹在美国科学发展学会第 139 次会议上发表了题为《蝴蝶效应》的论文, 提出一个貌似荒谬的论断:在巴西一只蝴蝶翅膀的拍打能在美国得克萨斯州产生一个龙卷 风,并由此提出了天气的不可准确预报性。为什么会出现这种情况呢?这是混沌在作怪! “混沌”译自英语中“chaos”一词,原意是混乱、无序,在现代非线性理论中,混沌 则是泛指在确定体系中出现的貌似无规则的、类随机的运动。 混沌现象是普遍的,就在我们身边,是与我们关系最密切的现象,我们就生活在混沌的 海洋中。一支燃着的香烟,在平稳的气流中缓缓升起一缕青烟,突然卷成一团团剧烈搅动的 烟雾,向四方飘散;打开水龙头,先是平稳的层流,然后水花四溅,流动变的不规则,这就 是湍流;一个风和日丽的夏天,突然风起云涌,来了一场暴风雨。一面旗帜在风中飘扬, 一 片秋叶从树上落下,它们都在做混沌运动。可见混沌始终围绕在我们的周围,一直与人类为 伴。

强一致收敛下的初值敏感性与等度连续性

强一致收敛下的初值敏感性与等度连续性

第39卷第3期2012年5JL】浙江大学学报(理学版)J佃r na I of zhe j i a ng U nj Ver si t y(sci e nce Edi t i蚰)htt p://w w w.j oⅡr naI s.zj u.edu.cn/s ciV01.39N o.3M a y2012强一致收敛下的初值敏感性与等度连续性王良平(广西师范大学数学科学学院,广西桂林54l004)摘要:首先,举例指出了《N on】抽e af A n919s i s》文中定理3.2的务件下并不能使函数序列的初值敏感性遗传至极限函数,并证明了若函数序列的敏感常数的上极限为某一正数,则在强一致收敛下,函数序列的极限函数也具有初值敏感性,其次,证明了在强一致收敛下,序列系统的等度连续性和一致几乎周期性能被极限系统所继承.关键词:强一致收敛;初值敏感性;等度连续性;一致几乎周期性中国分类号:0189.1文献标志码:A文章编号:1008—9497(201z)03270一03W A N G L i ang—pi ng(coZ,P胛o,胁f^踟口fi c口f Sf i删卯,白口H g工i N o r m口f m i w舢y,吼m n541004,鼠nng卫i Pm矗nce,C搬nn)T h e辨nsj t i v e dependen雌on i n i“a I c蚰dj t i帅s and t he equi∞nt j nui t y肌der st r ongl y uni f om l conver萨nce.J ou r M l of Z hej i ang U n i ve r si t y(S ci enc e E di t i on)。

2012,39(3):270一272A bs t啊c t:Fi r st,gi ve an e】【am pl e t o s how t ha t t he s ens j t i ve depe ndenc e o n i ni t i al con di t i o ns oft he dynam i c al s ys t e m s s eq u e n ce ca n’t be i nh er i t ed by t he l i m i t5y s t em under t he c ondhi on s how d i n t h e ore m3.2i n《N onl i ne ar A nalys i s》,a nd pr ov e t hat|f t he up pe r I l m i t of t he s ens i t i vi t y co ns t ant s i n t he dynam i c al s y s t em s se q u en c e i s a posi t i V e num ber,t h en t he s ens i t i v e dependence o n i ni t i a l con di t i o ns c a n be i nhe“t e d by t he l i m I t syst哪under s t r oI I gl y un i f o r m c on—ver ge nc e.Sec ond,t he equi cont i nu i t y of t he dynam i c al s ys t e m s s。

脑科学教育系列报告之一脑科学教育研究入门基础.ppt

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系统无限多样性、不可预测性和差异性的 根本原因。非线性思维是一种直面事物本 身的复杂性以及事物ห้องสมุดไป่ตู้间相互关系的复杂 性、运用超越直线式的思维去力争更清晰 的理解和把握认识对象的思维方式。
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科学研究发端于线性。经典物理研究 起始于线性模型,如质点、匀速直线运动; 弹性形变、弹性碰撞、单摆、简谐运动等 都是忽略很多因素后的理想模型。物理学 历史表明,正是伽利略、牛顿提出理想模 型思想才开创了辉煌的经典力学时代。但 是经典力学只是真实世界的近似。应用力 学,如航空、航天领域都是非线性的,都 不能用简单模型计算。
• 一堆沙子不会出现涌现性。蛋白质细胞的有序 结构就会涌现出生命现象
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• 3)、突发性是一种特殊的涌现性。 • • ●自然界恶劣的气象现象是突发性; • ●社会生活中突发性事件、瘟疫形成和传播、全
球性金融灾难等就属于复杂社会的突发性; • ●大脑功能开发到一定阶段会出现涌现性。
• 开发大脑,将无序的神经元系统连接成有序的结构就是建 构脑的“涌现性”。突然会说话了,突然掌握了某项技能。
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3、自组织性
• 1)、基本概念: • ●组织是指系统内的有序结构或这种有序结构的
形成过程。 • ●自组织系统是能自行组织、自行创生、自行演
化,能够自主地从无序走向有序,形成有结构的 系统。 • 德国理论物理学家哈肯依据组织的进化形式把“组织”
分为他组织和自组织两类。自组织是相对于他组织而言的, 我们一般把不能自行组织、自行创生、自行演化,不能够 自主地从无序走向有序的组织称为他组织。相反,自组织 是指无需外界特定指令,能够自主地从无序走向有序 。
于区分数学中不同变量之间两种性质不同的关系。
从函数表达说,线性是一次函数 z=ax+by

基于MATLAB的各类混沌系统的计算机模拟(教学版)

基于MATLAB的各类混沌系统的计算机模拟(教学版)

基于MATLAB的各类混沌系统的计算机模拟―――《混沌实验教学平台的设计与实现》初期报告物电05级1A班张丹伟20050003101摘要:本文利用数学软件MATLAB对Lorenz系统等六个重要的混沌模型进行数值计算,同时模拟出各类混沌系统的独特性质,如混沌吸引子,倍周期,初值敏感性,相图,分岔图等。

通过观察和分析上述特性,加深了我们对混沌现象的理解。

关键词:混沌;微分方程;MA TLAB;引言.混沌探秘混沌是非线性系统所独有且广泛存在的一种非周期运动形式, 其覆盖面涉及到自然科学和社会科学的几乎每一个分支。

1972年12月29日,美国麻省理工学院教授、混沌学开创人之一E.N.洛伦兹在美国科学发展学会第139次会议上发表了题为《蝴蝶效应》的论文,提出一个貌似荒谬的论断:在巴西一只蝴蝶翅膀的拍打能在美国得克萨斯州产生一个龙卷风,并由此提出了天气的不可准确预报性。

为什么会出现这种情况呢?这是混沌在作怪!“混沌”译自英语中“chaos”一词,原意是混乱、无序,在现代非线性理论中,混沌则是泛指在确定体系中出现的貌似无规则的、类随机的运动。

混沌现象是普遍的,就在我们身边,是与我们关系最密切的现象,我们就生活在混沌的海洋中。

一支燃着的香烟,在平稳的气流中缓缓升起一缕青烟,突然卷成一团团剧烈搅动的烟雾,向四方飘散;打开水龙头,先是平稳的层流,然后水花四溅,流动变的不规则,这就是湍流;一个风和日丽的夏天,突然风起云涌,来了一场暴风雨。

一面旗帜在风中飘扬,一片秋叶从树上落下,它们都在做混沌运动。

可见混沌始终围绕在我们的周围,一直与人类为伴。

一.混沌的基本概念1. 混沌: 目前尚无通用的严格的定义, 一般认为,将不是由随机性外因引起的, 而是由确定性方程(内因)直接得到的具有随机性的运动状态称为混沌。

2. 相空间: 在连续动力系统中, 用一组一阶微分方程描述运动, 以状态变量(或状态向量)为坐标轴的空间构成系统的相空间。

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初值敏感性
t
结论:长期的天气预报是不可能准确的。 气候对初始值的敏感性现象称为“蝴蝶效应”。
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0 4 , 0 x 1 x n 1 x( n 1 x n) 若 = 4,对三个初值有:
n 0, 1, 2,
初值敏感引起的随机性称为内在随机性, 而结果的飘忽不定,称为混沌现象。 混沌是在决定性动力学系统中出现的一种 貌似随机的运动。 在上面典型的非线性迭代方程中,还发现有 “倍周期分叉”现象:
*牛顿定律的初值敏感性 混沌(chaos)
在上世 对牛顿定律确定性的绝对化理解, 纪六十年代受到了挑战。 1961 年美国气象学家洛仑兹在研究大气对 流对气候的影响时,用牛顿力学建立了一组 非线性微分方程:
dx x y dt dy xz x y ( , , b为参数) dt dz xy bz dt
x 0 =0.1+10 -7 0.36 … 0.9216 … … 0.147715 … … 0.973 … 0.141 … 0.373 …
当 1 3时, 迭代的归宿是一个确定的数 。 当 ≥ 3时, 迭代出现多个确定的数值 。
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例如 =2.4时, xn+1=xn=7/12(n),周期为1。

n 0 1 2 … 10 … 50 51 52
x36 … 0.9216 0.9216 … … … 0.147837 … 0.147824 … … … 0.277 … 0.435 … 0.802 … 0.983 … 0.634 … 0.066 …
小天体长期轨道对初值敏感,不可预测。
就是小行星混沌运动的一种表现。
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混沌行为是长期的现象,大行星在几十亿 年的运动中, 也有可能出现混沌现象。 不是对牛顿力学 牛顿力学内在随机性的发现, 而是对牛顿力学认识的深化。 的否定, 对初值敏感性的认识,民谣早有之:
“ 缺掉一枚钉, 坏了一支蹄铁; 缺少一支蹄铁, 跌翻了一匹马; 翻了一匹马, 死了一个骑马的勇士; 死了这位骑马勇士,失去这场战争的胜利; 失去了这个胜利, 亡掉了这一帝国! ” — 乔治· 赫伯特
7
通过倍周期分叉走向混沌的道路,这是目 前已知的一种典型的方式, 如下图所示:
演示 混沌摆(KL036)
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对天体运动的力学,三体和三体以上的问 题只有数值解。 如果两个质量相等的大天体 M1、M2,和一个质量小的天体M3组成系统。 在一定的初始条件下, 计算出M3的轨道如下图:
称为天体 这种轨道不可长期预测的现象, 运动中的混沌现象。 对太阳系中的行星, 并未观察到这种无序性, 这是因为各行星都可看作是单独在太阳引力作用 下运动,从而变成二体问题了。 火星和土星之间有许多小行星。它们的轨道就 有混沌现象, 有的会进入地球大气层,成为流星。 很可能 1992 1994 年,SL 9慧星撞上木星,
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2
初始值为0.506 与0.506127的两条气象曲线:
运动对初始值的依赖性可以分为两类。 第一类是运动情况一般地依赖初值: 如单摆的自由小摆动(线性微分方程)。 第二类是运动情况敏感地依赖初值: 如气候的变化问题(非线性微分方程)。 一般来说,服从非线性规律的非线性系统, 会对初始值表现出敏感性。 介绍一个典型的非线性迭代方程的例子:
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2
参考文献

“ 混沌行为与牛顿力学的内在随机性” (杜婵英,漆安慎)《工科物理》1991.1

“ 混沌现象及其在工科物理教学中的适量反映” (王殖东)《工科物理》1992.4 《混沌学传奇》 (卢侃,孙建华编译) (赵凯华,罗蔚茵) 《新概念物理教程》“ 力学” — 完—
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▲ ▲
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曲线开始分叉) ( = 3 时,
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例如 = 3.2 时,一个值对应有两个 值, 即其归宿轮流取两个值: xn+2 = xn , 0.7955 → 0.5130, 周期为2。 = 3.5 时,与一个 值对应的有4个 值, 即其归宿轮流取4个值: xn+4=xn , 0.3828→ 0.8269 ↑ ↓ 周期为4。 0.8750← 0.5009 ▲ 当 3.570≤≤4 时,最后归宿可取无穷多值, 即出现混沌现象,周期为。
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对混沌现象的研究是物理学的前沿和热点。 世界上的非线性系统远远多于线性系统, 这正像无理数远多于有理数一样, 因此可以说, 世界在本质上是非线性的。 用《混沌学传奇》代序中的一段话做结束语: “ 混沌学之出现,是现代科学和现代技术, 天文地理, 特别是和计算机技术相结合的产物。 数理化生,莫不混沌,大至宇宙, 小至基本粒子, 应用 威力之大,影响之深, 无不由此理论支配, 之广,莫可言状。… ”
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