系统复杂性的度量方法
用例驱动的软件复杂性度量及应用

Unf dPo esR P 是 一 个 使 用 生 命 周 期 迭 代 法 的 软 件 开发 ie r s( U ) i c 过 程 , 它 的 要 素 之 一 , 是 以用 例 驱 动 。 U 而 就 R P的 4个 主 要 阶 段: 即初 始 、 化 、 造 和 交 付 阶段 都 含 有 用 例 的应 用 。 由于 细 构 用 例 在 开 发 过 程 中 的重 要 地 位 , 用 例 相 关 的 估 算 和 度 量 , 与 对 整 个 项 目开 发 的 事 前 估 计 性 、 防 性 、 估 性 等 多 方 面 都 起 到 预 评
l bl a e nu ec s si e p u d d i it b sdo s a e x o e . a i y s n Ke r s UML; s fwaec mpe i ; c mpe i f s a e ;d p n a it ; d fc d x ywo d : o - r o lxt t y o lxt o u ec s s e e d bl y i y ee tn e i
0 引 言
软 件 开 发 过 程 中 , 要 通 过 软 件 度 量 方 法 来 评 估 项 目 的 主 复 杂性 , 据 统 计 数 据 进 行 人 员 安 排 、 度 控 制 以及 度 量 评 估 根 进 等 各 项 管 理 活 动 。 何 有 效 的 估 算 软 件 开 发 活 动 的 工 作 量 及 如 难 度 , 直 都 是 开 发 过 程 中 的 难 题 。 只 有 根 据 比较 准 确 的项 一 目估 算 , 能 合 理 地 安 排 人 员 , 定适 当 的 度 量 计 划 和 评 估 标 才 制 准 , 证 软件产 品的质量和 进度 。 保
poeti t t,shd l g r c s e sma j z e i e ce ui ,mesrme tn ssme t hog e h ldv lp rc sw ihn ld seurme t na n aue n da es n.T ru h h oe e e oes hc c e q i n,a l a s t w op i u r e —
复杂系统理论及其应用

复杂系统理论及其应用随着人们对事物认识的深入和交叉学科的发展,复杂系统理论逐渐引起了广泛的关注。
它涉及了广泛的领域包括自然科学、工程技术、社会科学等,也在众多的实际应用中展示出了其重要的作用。
一、什么是复杂系统理论?复杂系统理论是研究复杂系统的一种数学方法和工具。
复杂系统是指由多个相互作用的部分组成的系统,其整体结构和行为是不可简单地归结于其单独部分的性质和行为的总和,具有高度的非线性性、多样性、耦合性、随机性和历史非确定性等特点。
二、复杂系统理论的基本原理1、路径依赖性原理路径依赖指的是在历史演进中,系统行为的发展取决于先前的行为,演化过程出现“锁定”或“波动”现象,系统很难跨越过去的错误。
这是系统非线性的表现,也是在系统演变和控制中常见的一种路径依赖性特征。
2、自组织性原理自组织性指的是没有外部指令,系统自行建立或寻找内部同类部分之间的联系和协调规律。
这是在系统中多样性和耦合性作用下,系统逐渐形成局部有序的过程。
3、灵敏度依赖性原理灵敏度依赖性是指在有限时间内,易受到细微扰动的系统演化出现明显的偏差或反常变化。
某些系统在某些特定情况下表现出异常的反应,而这种反应听起来似乎无法解释,但它们确实是在受到某些细微的刺激,所以复杂系统理论特别强调在不确定性因顾的情况下的灵敏度依赖性。
三、复杂系统理论的应用1、生态系统模拟生态系统是一种复杂的生物-非生物组成的系统,其内部包括多种互相作用的元素,包括植物、动物、气候等。
生态系统对环境敏感,受到一点小的干扰都会对系统内部稳定性产生很大的影响,然后产生连锁反应导致失序,生态平衡被破坏。
运用复杂系统理论,可以对生态系统行为和互动做出模拟,甚至预测生态系统的变化趋势和崩溃时的危机,以此协助环境保护和治理相关工作。
2、金融风险管理通过金融系统复杂性分析,可以找到市场中潜藏的应对方法。
复杂性在金融市场中表现为难以预测和控制,可以通过量化分析方法对市场变化进行预测,进而制定对策。
描述混沌的指标

描述混沌的指标全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:混沌是一种无序、不可预测、非线性的动态系统,其表现形式复杂多样,难以准确描述和预测。
混沌系统的行为被认为是由一组变量组成的动力学系统所确定的,这些变量之间相互作用复杂而多样,导致系统的行为呈现出随机性和不可预测性。
混沌的数学模型通常采用分形几何、非线性动力学等方法来描述,其中包括了许多指标来表征混沌系统的性质和特征。
一、分岔图分岔图是一种描述混沌系统的重要指标,其通过展示系统响应在某个参数值的变化过程中发生的分支现象。
在分岔图中,横轴通常表示参数值,纵轴表示系统的状态变量,通过对参数值进行逐步调节,可以观察到系统状态之间的跳变和分支。
通过分岔图可以很直观地看出系统从有序状态向混沌状态的过渡过程,以及该过程中出现的周期倍增、分岔分叉等现象。
二、李雅普诺夫指数李雅普诺夫指数是一种度量混沌系统稳定性的指标,它描述了系统状态在相空间中的指数级增长或收缩速度。
通过计算系统状态变化的李雅普诺夫指数,可以评估系统的灵敏度和混沌程度。
正的李雅普诺夫指数表明系统存在混沌行为,而负的李雅普诺夫指数则表示系统会最终趋于稳定。
通过计算系统的李雅普诺夫指数,可以揭示混沌系统的动力学特性和演化规律。
三、分形维数分形维数是一种描述混沌系统几何形状复杂度的指标,它用来度量系统表面或轮廓的复杂程度。
由于混沌系统的分形结构具有无穷细节、无限重复的特点,因此分形维数可以很好地描述混沌系统的自相似性和随机性。
通过计算系统的分形维数,可以分析系统的几何形状、自相似性和空间分布特征,从而揭示混沌系统的内在结构和演化规律。
四、收敛性混沌系统的收敛性是描述系统最终状态的稳定性和确定性的重要指标。
在混沌系统中,初始条件的微小变化可能会导致系统最终状态的巨大差异,这种现象被称为“蝴蝶效应”。
通过分析系统在不同初始条件下的收敛性,可以评估系统的稳定性和可靠性,从而为系统的控制和优化提供重要参考。
混沌系统具有无序、不可预测、非线性等特点,其行为复杂多样,具有自相似性和随机性。
TRIZ理论的基本内容

TRIZ理论的基本内容TRIZ理论的基本内容⽭盾TRIZ理论认为,创造性问题是指包含⾄少⼀个⽭盾的问题。
当技术系统某个特性或参数得到改善时,常常会引起另外的特性或参数劣化,该⽭盾称为“技术⽭盾”。
解决技术⽭盾问题的传统⽅法是在多个要求间寻求“折中”,也就是“优化设计”,但每个参数都不能达到最佳值。
⽽TRIZ则是努⼒寻求突破性⽅法消除冲突,即“⽆折中设计”。
TRIZ的另⼀类⽭盾是“物理⽭盾”:系统同时具有⽭盾或相反要求的状态。
例如,软件应该容易使⽤,但同时需要许多复杂功能和选项。
在TRIZ中,⼯程中所出现的种种⽭盾可以归结为3类:⼀类是物理⽭盾,⼀类是技术⽭盾,⼀类是管理⽭盾。
通俗来讲,物理⽭盾就是指系统(系统指的是机器、设备、材料、仪器等的统称)中的问题是由1个参数导致的。
其中的⽭盾是,系统⼀⽅⾯要求该参数正向发展,另⼀⽅⾯要求该参数负向发展;技术⽭盾就是指系统中的问题是由2个参数导致的,2个参数相互促进、相互制约;管理⽭盾是指⼦系统之间产⽣的相互影响。
这是⼀个真实的例⼦,在航天飞机即将发射升空去⽉球⼯作的时刻,⼯作⼈员发现航天飞机上的灯不能抵御发射时所产⽣的巨⼤压⼒,灯罩极容易坏掉,⽽现在时间紧急并⽆其他物品可以代替,你有什么好办法么?灯泡为什么要有灯罩?这是为了防⽌钨丝氧化。
但是我们知道在⽉球上并没有氧⽓,所以⽅法就是根本不需要给灯加上灯罩,直接把灯罩打碎就可以了。
物理⽭盾TRIZ理论中,当系统要求⼀个参数向相反⽅向变化时,就构成了物理⽭盾,例如,系统要求温度既要升⾼,也要降低;质量既要增⼤,也要减⼩;缝隙既要窄,也要宽等。
这种⽭盾的说法看起来也许会觉得荒唐,但事实上在多数⼯作中都存在这样的⽭盾。
例:现在⼿机制造要求整体体积设计得越⼩越好,便于携带,同时⼜要求显⽰屏和键盘设计得越⼤越好,便于观看和操作,所以对⼿机的体积设计要求具有⼤、⼩两个⽅⾯的趋势,这就是⼿机设计的物理⽭盾。
常见的物理⽭盾物理⽭盾⼀般来说有2种表现:⼀是系统中有害性能降低的同时导致该⼦系统中有⽤性能的降低。
复杂性科学及方法论研究与应用

自然辩证法论文论文题目:复杂性科学及方法论研究与应用学院:研究生学院班级:硕研2012-10班姓名:赵明磊学号: 2012021042专业:软件工程摘要复杂性科学是研究复杂系统行为与性质的科学,它的研究重点是探索宏观领域的复杂性及其演化问题。
它涉及数学、物理学、化学、生物学、计算机科学、经济学、社会学、历史学、政治学、文化学、人类学和管理科学等众多学科。
之所以被称为复杂性科学,有很多种理由,其中之一是由于它具有统一的方法论——整体论或非还原论。
因此复杂性科学被称为整体论科学或非还原论科学,也有人把它看作是与简单性科学相对立的科学。
复杂性科学诞生的标志是一般系统论的创立。
复杂性科学是指以复杂性系统为研究对象,以超越还原论为方法论特征,以揭示和解释复杂系统运行规律为主要任务,以提高人们认识世界、探究世界和改造世界的能力为主要目的的一种“学科互涉”的新兴科学研究形态。
关键字:复杂性科学、复杂性、复杂系统、方法论、复杂性系统、科学、简单性科学、整体论、非还原论AbstractComplexity science is the study of complex system behavior and the nature of science, it emphases of the research is to explore the complexity of macroscopic field and its evolution problem. It involves mathematics, physics, chemistry, biology, computer science, economics, sociology, history, politics,culture, anthropology and management science, and many other subjects. It is called a complexity science, there are many reasons, one of which is because it has a unified methodology -- the theory of the whole or the reductionism. So the complexity science is called the theory of the whole science or non reductionism science, also some people see it as and simplicity science relative made scientific. The birth of complexity science sign is the establishment of the general system theory. Complexity science refers to complexity system as the research object, to transcend the reductionism for methodology characteristics, in order to reveal and explain complex system operation rule as the main task, in order to improve people know the world, explore the world and change the world for the main purpose of the ability of a kind of "subject mutual reference" emerging scientific research form. Key word: complexity science, complexity, complex system, methodology, complexity system, science, Simplicity science, holism, Non reductionism前言兴起于20世纪80年代的复杂性科学(complexity sciences),是系统科学发展的新阶段,也是当代科学发展的前沿领域之一。
系统性风险度量方法及研究

系统性风险度量方法及研究摘要:2008年金融危机以来,金融市场的系统性风险受到学术界、业界及监管机构的广泛关注和重视,并出现了大量的相关研究文献。
本文对近期国内外相关文献进行了梳理,对系统性风险定义、度量方法等方面的研究进展进行了较为系统的文献回顾。
关键词:系统性风险;期望损失;传染性1 研究背景金融机构广泛的违约和损失会对经济中其他行业产生很大的负外部性影响。
近年来出现的大量事件表明需要加强对系统性风险的控制。
现有的监管及Basel1和Basel2局限于将机构的风险孤立开来,对系统性风险没有进行有效的关注。
通常一般情况下个体的风险是可以解决的,但是一旦遭遇宏观事件的冲击,系统就会变得脆弱也极易受到影响。
近年来,金融系统性风险的文献在理论分析和实证方法方面都有了显著的提高。
2 国外研究情况系统性的一种定义是“任何一种威胁金融体系稳定性或公众置信度的情况”(Billio等(2010)。
欧洲中央银行将它定义为一种金融不稳定的风险,它广泛削弱了金融系统促进经济增长和物质福利增加的功能。
其他的定义则专注于具体的机制,包括不平衡(Caballero(2009),相关风险(Acharya等(2010),对实体经济的溢出效应,信息混乱(米什金(2007),反馈行为(Kapadia 等(2009),资产泡沫(Rosengren (2010),传染性(Moussa(2011)以及负的外部性(Financial Stability Board,2009)。
这种可能的定义表明,需要采取多种风险度量方法来捕捉金融体系本质上的复杂性和适应性。
由于系统性风险尚未被完全理解,因此准确衡量它是具有挑战性的。
Bisias(2012)等人在一篇工作论文中对经济学和金融学文献中的31项系统性风险定量测量进行了调查,特别是对宏观审慎监管的特点进行了全面和详细的研究。
他们认为一个监督和管理金融稳定的稳健框架必须包含多种观点和持续的过程,以重新评估金融体系结构的演变,为应对这些变化系统性风险措施也将随之改变。
基于过程蓝图的程序环路复杂性度量方法

i iht ep g a fr t n rq i db h t c b tat m h b tati lme tsr cu edarm ,t n n whc h r rm i o mai eur ytemer si a srce f o n o e i s d r tea src o mpe n tu tr i a g e r h i— pe nainrp ee tt no h r c u le r t rpaig te t dt n li o main a srcin b s n t nr l lme tt e rsna i fte p e r bup n , e lc h r io a n r t b ta t a e o h c t o o o d e i n a i f o o d e o o l f w rp . i tcnq ecnaodtep oe s f n lzn es n xo rg a a dcn t ci h nr l o g a h o ga h Ths eh iu a v i h rcs ay igt y t oa h a fh p r t e o m n sr t tec t w rp o u n g o o f l S ta t rc s f h O h t h po eso t eme s r i i l e a di i a s rt ei lme t n e a u n ss i g mpid n i f tse i O b mpe ne a dmo eef i t a h ta io a tc — e d r fi e h nt rdtVo 3N . 0 6 1 3 o6 .
基 于 过程 蓝 图 的程序 环路 复 杂性 度量 方 法 )
刘 建宾 李建 忠 。 余楚迎 杨 林邦。
复杂系统综述

复杂系统综述1.关于系统的分类通俗的讲系统可以分为三类:简单系统,随机系统,复杂系统。
简单系统,特点是元素数目特别少,因此可以用较少的变数来描述,这种系统可以用牛顿力学去加以解析。
简单系统又是可以控制的,可以预见的,可以组成的。
随机系统:其特征是元素和变量数很多,但其间的耦合是微弱的,或随机的,即只能用统计的方法去分析。
复杂系统:特征是元素数目很多,且其间存在着强烈的耦合作用。
复杂系统由各种小的系统组成,例如在生态系统中,是由各个种群,各种生物组成的。
生态系统是复杂系统的一个最好的例子。
2.复杂系统复杂性科学是在20世纪80年代中期兴起的,主要研究复杂系统和复杂性的一门科学.目前虽然还处于木萌芽状态,但已被有些科学家誉为“21世纪的科学”。
随着复杂性科学的兴起,对复杂系统的研究也越来越受到重视,国内外许多学者正致力于这方面的研究[1]。
2.1 复杂系统的定义复杂系统(complex system)是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。
复杂系统是相对牛顿时代以来构成科学事业焦点的简单系统相比而言的,具有根本性的不同。
简单系统它们之间的相互作用比较弱,比如封闭的气体或遥远的星系,以至于我们能够应用简单的统计平均的方法来研究它们的行为。
而复杂并不一定与系统的规模成正比,复杂系统要有一定的规模,复杂系统中的个体一般来讲具有一定的智能性,例如组织中的细胞、股市中的股民、城市交通系统中的司机,这些个体都可以根据自身所处的部分环境通过自己的规则进行智能的判断或决策。
根据以上的描述,我们可以得到复杂性科学中对复杂系统的描述性定义:复杂系统是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。
复杂系统有以下特性:1.智能性和自适应性这意味着系统内的元素或主体的行为遵循一定的规则,根据“环境”和接收信息来调整自身的状态和行为,并且主体通常有能力来根据各种信息调整规则,产生以前从未有过的新规则。
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系统复杂性的度量方法∗ 宋学锋 (中国矿业大学管理学院,中国徐州,221008)
摘要:本文在前人工作的基础上,对系统复杂性的度量问题进行系统了地总结、分析和研究,首先,具体给出了浑沌系统的定性和定量判别方法;然后,提出了度量浑沌复杂性的“浑沌度”的概念和计算方法;最后,系统总结了结构复杂性的五种度量方法。 关键词:复杂性,浑沌,度量
0.引 言 国家自然科学基金委员会于1999年8月4日至6日在京郊九华山庄召开了以“复杂系统与复杂性科学”为主题的科学论坛。与会专家一致认为,目前的科学发展正处于一个新的转折点,其突出标志之一就是复杂性科学的兴起。在我国应大力提倡和加强对复杂性科学这个虽还处于萌芽状态,但已被有些科学家誉为是“21世纪的科学”的跨学科的新兴领域的研究。 根据复杂性科学目前的研究情况,我们认为可以将之分为两大学派:“自然科学学派”和“组织行为科学学派”。自然科学学派认为系统的复杂性存在于客观系统中,主要强调复杂性存在的“客观性”,因此,在对复杂性的研究上主要强调从复杂系统内部的客观演化机理方面来进行研究;如:浑沌理论与非线性动力学、自适应系统理论、系统动力学理论等就属于自然科学学派的范畴。而组织行为科学学派则认为系统的复杂性来自人的“脑”中[1],强调的是复杂性的“相
对性”,因此,在对复杂性的研究上强调从复杂系统的外部通过改进和提高人类组织的认识水平来“管理”客观复杂性。如:结构复杂性科学[2]等理论就属于组织行为科学学派的范畴。
然而,作为新兴的学科,人们对如何判别和度量系统的复杂性(Complexity)尚未达成共识,或者说尚未认识清楚。因此,本文在前人工作的基础上,特就系统复杂性的度量问题进行总结、分析和研究,旨在抛砖引玉,以便尽快将这一复杂性科学的基本问题研究清楚,为复杂性科学的进一步研究和发展奠定扎实的基础。 以下,我们分别从浑沌系统与结构复杂性两个方面,采用定性与定量相结合、微观分析和宏观综合相结合的方法来总结和探讨复杂系统的度量问题。
1. 浑沌系统的复杂性度量 自然科学学派或认为复杂性来源于浑沌,或认为复杂性来源于浑沌的边缘(Edge of Chaos),至于复杂性的概念及其与浑沌的联系与区别,我们另文讨论。总之,复杂性与浑沌现象关系密切。因此,判别和度量浑沌现象对于把握系统的复杂性具有重要意义。 我们认为,对于系统的浑沌可以从以下三个层次上去理解和把握。一是对于一些可以给出定量模型的系统,可以直接采用Li-York定义[3],进行较严格的定量分析和判别;二是对于一些
由时间序列数据反映的系统浑沌可以由我们后面将要介绍的判别方法进行判别;三是对于一些经济现象要进行定性的判断,可以用以下我们总结的浑沌的定性本质和规律去判别。而对于不同的浑沌系统的复杂性可以用我们提出的“浑沌度”的方法进行度量和比较。 1.1经济管理系统浑沌的定性判别方法 从经济学的特点来看浑沌理论关于浑沌的定义,有的过于抽象,难以验证;有的则过于笼统,不够准确。因此,很有必要探讨和研究适合于经济和管理科学的浑沌的定性判别方法,而
∗ 本文为国家自然科学基金项目,项目号:79970115,且受江苏省“青蓝工程”和“333”工程资助。
____________________________________________________________________________http://www.paper.edu.cn不是照搬物理学和数学等自然科学对浑沌的定义和方法。 那么经济与管理的规律究竟有什么特点呢?著名的美国经济学家诺贝尔经济学奖获得者,保罗·A·萨缪尔森指出:“经济学的规律只是在平均意义上才是对的,它们并不表现为准确的关系。”[4]按照萨缪尔森的这种思想,在经济学领域里对浑沌的理解和把握可以不必太拘泥于数
学定义中规定的苛刻而抽象、难以与经济含义相对应的条件,只须从平均意义上把握浑沌的主要和本质特征就可以了。 1.1.1浑沌系统的本质特点 我们总结出浑沌经济系统的本质特点主要有以下几个方面: (1)积累效应 浑沌经济系统在运动过程中,如果系统的起始状态稍微有一点改变,那么,随着系统的演化,这种变化最会迅速被积累和放大,最终导致系统行为发生、巨大”的变化,即“差之毫厘,谬之千里”。这种现象可称为积累效应,俗称“蝴蝶效应”(气象学上把蝴蝶翅膀在空中的扇动对远处气候变化造成的较大影响称为蝴蝶效应)数学上又称之为初值敏感性。 (2)奇怪吸引性 浑沌经济系统在运行过程中,往往伴随着“奇怪吸引性”的出现。所谓奇怪吸引性,通俗地,是类似于“旋涡”的,能够把许多杂乱无章和互不关联的事物吸引到自己周围,并使这些事物按一定规则运动和发生联系的核心事物。奇怪吸引子的出现使系统从表面上看杂乱无章,一片混乱,其实,这种现象下面却隐含着良好的秩序。譬如:以利润为目的的市场竞争中的“高额利润”就是一种奇怪吸引子,它驱动着众多的生产者和消费者在市场中进行激烈的“角逐”。 (3)不可叠加性 由于浑沌现象发生于非线性系统,因此,浑沌系统不再具有线性系统所特有的叠加性。所谓叠加性,即:整体等于部分之和。是指线性系统中,各要素之间的比例关系和各要素间的简单合并或加和性。如某些经济变量间的线性比例关系,一些复杂经济系统可看成一些简单子系统的叠加。对于浑沌经济系统而言,我们就不能再简单地认为系统各要素之间具有比例关系或是简单的加和关系。 (4)非周期性 系统演变的不规性,即系统演变不具有明显的规律性,或着说系统在运动过程中不重复原来的“轨迹”,称为非周期性。 (5)结构自相似性 浑沌经济系统本身与其子系统、孙子系统等不同层次系统在结构上具有的相似性或类似性,称为自相似性。如:从中央到地方,从地方到基层的各级管理机构的设置等就具有结构相似性。 (6)分形性 浑沌经济系统的几何结构,在一般情况下,不是传统意义上的维数(如:一条直线、一个平面、一个体积等),而是一种具有分数维的“分形”物,其维数不再是整数,而是某个分数。如:处于浑沌阶段的股价指数曲线就具有明显的分形特征,它的维数就是一个分数[5],[6]。
1.1.2浑沌系统具有的与传统观念不同的规律 浑沌经济系统还具有以下四条与传统观念不同的规律: (1)浑沌现象可以出现在简单的系统里。传统观念通常认为系统的复杂行为是由于系统的复杂性决定的。事实上,却不一定,因为有些简单的系统也可以产生复杂的浑沌行为,如:逻辑斯特迭代系统等。 (2)浑沌是系统本身内在的或固有的,并不一定来自外部环境的干扰作用。 如:1987年,美国发生的“黑色星期一”现象,并不是由于经济波动、政治冲突、战争等外部干扰引起的。 (3)浑沌系统是确定的。即浑沌可以出现于完全确定性的系统里,而非随机系统。也就是说浑
中国科技论文在线___________________________________________________________________________http://www.paper.edu.cn沌经济系统的复杂性和不确定性并不是由随机因素造成的。 (4)浑沌现象是反“直觉”的。即:浑沌规律是不能凭直觉和经验进行判别的,因为,研究表明:人的直觉只能感知线性规律,对于浑沌这样的非线性规律是无能为力的。 上述这六个定性特征和四条规律从不同的侧面反映了浑沌经济系统的主要特征,对实际的经济系统或经济现象可以根据这些特征进行粗略地综合性判断[5],[7]。
1.2系统浑沌的定量判别方法 1.2.1连续系统浑沌的定量判定方法 对于连续系统浑沌判定的主要依据是李—约克提出的定义和由此派出生来的一些充分条件。 定理1(Li-York)设f(x)是[0,1]上的连续函数,若存在点x∈[0,1],使得不等式:
f3(x)≤x<f(x)<f2(x) 或者:f3(x)≥f>f(x)>f2(x) 其中:f2(x)=f(f(x)),f3(x)=f(f2(x)),则f(x)在[0,1]上是浑沌的。 这个定理可以通俗地理解为“周期三意味着浑沌”,亦即如果一个系统有周期三的点,那么这个系统就一定是浑沌的。 利用定理1,可以证明农产品价格蛛网模型是浑沌系统。事实上,可以证明凡是可以化为逻辑斯谛的经济模型都是浑沌的[5]。
定理2(沙可夫斯基) 设f:[a,b]→[a,b]是一个连续的紧映射,则如果f(x)有周期为某数的解,那么它就一定有序列(*)中排在它后面的那些数的周期解: 3→5→7→9→ …… …2·3→2·5→2·7→ …… …22·3→22·5→22·7→ ……
…23·3→23·5→23·7→ …… (*) ……… …2m→2m-1→…→22→2→1
例如:某系统有周期4解,那么它一定有周期2解和周期1解;若系统有周期3解,那么它就存在一切数的周期解即浑沌,因为3排在上述序列的最前头。 在定理2的基础上可以得出以下推论: (1) 如果f有一个周期点,它的周期不是2的一个乘幂,f就必然有无穷多个周期的周期点;
(2) 如果f仅有有限个周期的周期点,则f必有周期为2的幂次的周期;
(3) 如果f有周期3或有大于1的奇数周期点,则f必有所有其它周期的点。
1.2.2根据时间序列判定浑沌的定量方法[8]-[10] 对绝大多数经济系统,我们最初往往只知道有关的观察结果,即经济数据。而为了研究经济系统的运行规律,往往要对经济数据作一些统计分析或者根据有关数据建立定量的数学模型,然后再作进一步的分析。诚然,如果根据有关数据能够构造出较好反映客观规律的数学模型,当然很好。遗憾的是对于复杂的非线动态经济系统,往往很难建立准确的数学模型,因此,按照传统做法先建立模型,然后再用前述的定量方法研究其浑沌规律就行不通了。所以,探讨直接用时间序列判定相应系统是否浑沌的方法显得十分必要。 若已知某系统有关的时间序列数据,则我们可以用以下几种方法来判断该系统是否是浑沌的。 (1)连续功率谱 “功率谱”是单位频率上的能量,它能反映出功率(强度)在频率上的分布情况。功率谱原是一个物理学概念,但利用它可以区分周期函数和非周期函数。因为周期函数的功率谱是由许多离散的谱线构成,每根谱线的高度指示了相应频率的振动强度。特别当发生分叉时,功率谱将
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