一个变参数变结构混沌系统及其数字化实现
混沌工程的五大原则
混沌工程的五大原则混沌工程是一种利用混沌理念和方法,来解决复杂系统问题的一种创新技术。
其主要目标是通过推动和实现复杂系统的组织变化,来实现系统最优化,从而提高企业的绩效。
它的基本原则大概有以下五点:1、结构复杂而动态:混沌工程的理论认为,复杂系统是一种随机、非线性、非相容、动态和多尺度系统。
复杂系统中的变量互相影响,彼此相互作用,但是没有显式的确定规律,而且反应十分强烈,令系统以混沌状态运行。
2、系统的活性:复杂系统的变化是由其内部因素产生的,系统需要自身的活性来驱动变化,这种活性有可能强化系统的性能,也有可能损害系统的性能。
3、引入新的变量:复杂系统中的变量可以是可观测的,也可以是不可观测的,其变量的变化会影响到整个系统的运行状态,因此,混沌工程引入新的变量,以改变复杂系统的运行状态并实现优化。
4、低耦合:系统之间的耦合程度会影响到系统内部变量的变化,因此可以通过低耦合来确保系统中变量的变化具有可控性,实现系统的优化。
5、多样化:从宏观上看,复杂系统的混沌特性表现为极小的细微差别,但是这些极小的细微差别可以造成系统里变量的大规模变化,因此,在利用混沌原理进行复杂系统的优化的时候,应该加强多样化的考量,以便更好的掌控复杂系统的变化,实现系统的优化。
混沌工程的五大原则提供了一个有用的指导,为企业构建有效的复杂系统服务,协助企业改善绩效,实现较佳的优化效果。
首先,要掌握系统的复杂性,明确变量的变化特点,以及内部变量之间的相互影响;其次,要根据系统的特性引入新变量,减少系统耦合度,实现系统的优化;最后,要注意多样化,最大化利用系统混沌特性带来的灵活性,控制变量的变化,以实现企业的最优化。
混沌工程的研究历史仅有20多年,目前仍处于起步阶段,但是它已经为企业提供了一种新的、更加有效的技术手段,在此基础上,可以进一步深入研究混沌工程,期待未来技术的发展。
混沌系统数学定义-概述说明以及解释
混沌系统数学定义-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容:引言部分的目的是介绍混沌系统的概念和其数学定义,并提供文章的结构和目的。
混沌系统是指一类表现出极其复杂、不可预测和无序行为的动态系统。
混沌系统的研究领域涉及物理、数学、生物学等多个学科,对于理解自然界和社会现象中的复杂性现象具有重要意义。
在本文中,我们将首先概述混沌系统的概念和特征。
混沌系统具有敏感依赖于初值条件、无周期性稳定状态、确定性演化以及具有范围性的特点。
这些特征使混沌系统成为一个有趣而复杂的研究对象。
接下来,我们将详细介绍混沌系统的数学定义。
混沌系统可以通过非线性动力学方程来描述,如著名的洛伦兹方程和Logistic映射等。
数学定义的建立为混沌系统的分析和模拟提供了重要的途径。
最后,我们将总结混沌系统的数学定义,并展望对混沌系统的应用和研究。
混沌系统在天气预报、信号处理、密码学等领域中有广泛的应用,并且对于深入理解自然界中的复杂现象具有重要的指导意义。
未来的研究可以进一步探索混沌系统的性质和应用,以及开发新的数学工具和方法。
通过本文的阅读,读者将能够全面了解混沌系统的概念和特征,掌握混沌系统的数学定义,并认识到混沌系统在科学和工程领域中的重要性和应用前景。
接下来,我们将详细介绍混沌系统的概念和特征。
1.2文章结构文章结构的目的是为了让读者更好地理解和掌握本文的内容。
通过合理的文章结构,可以使得文章的逻辑性更强,内容更加清晰明了。
在本文中,为了系统地介绍混沌系统的数学定义,文章结构如下:2. 正文2.1 混沌系统的概念和特征2.2 混沌系统的数学定义通过这样的结构安排,读者可以先了解混沌系统的概念和特征,为后续的数学定义打下基础。
然后,读者将会逐步深入了解混沌系统的数学定义,包括其中的数学模型、方程和陈述。
这样的结构安排将使得读者能够全面了解混沌系统的数学定义及其相关知识。
文章结构要求内容之间的连接紧密,逻辑严谨。
在介绍混沌系统的概念和特征时,可以首先从混沌系统的起源和背景入手,引出混沌系统的定义,并详细解释混沌系统的特征,例如敏感依赖于初始条件和非周期性等。
混沌系统变换加密技术的研究与应用
混沌系统变换加密技术的研究与应用随着信息技术的快速发展,加密技术变得越来越重要。
加密技术是一种保护数据安全的手段。
它的主要作用是将明文转化为密文,阻止未经授权的人读取或修改信息。
在信息安全领域中,加密技术被广泛应用于各种领域,如金融、电子商务、国防和情报等。
虽然现有的加密方法相对成熟,但随着计算能力的提高,传统加密方法的安全性越来越容易被攻破。
随着信息安全技术的高速发展,在这种情况下,混沌系统变换加密技术逐渐被人们研究和应用,成为新的一种加密技术。
1.混沌理论的基本概念混沌理论是一种新的数学分支,在上世纪70年代开始形成。
混沌是指那些看上去随机而又带有一定规律性的物理过程。
混沌现象在许多领域中都有明显的表现,例如气象预报、电路设计、金融市场等。
尽管如此,混沌现象的本质是难以捉摸的,这也给混沌系统的研究带来了巨大困难。
2.混沌系统加密的原理混沌系统加密技术是一种基于混沌理论的加密算法。
众所周知,混沌系统对初始条件敏感,也就是说只要改变系统初始状态的微小梯度,输出结果将会发生巨大的变化。
因此,混沌系统加密所采用的方法是对明文进行非线性变换,这个变换包含多个数学随机量作用于明文。
由于加密算法的非线性特性,使得明文的加密过程难以被黑客攻破。
3.混沌系统加密技术的优点与其他常见的加密方法相比,混沌系统加密技术有如下几个优点:(1)安全性强:混沌加密算法本身就具有复杂性和随机性,对黑客攻击具有一定的免疫能力,可以有效地保护数据的安全。
(2)随机性强:混沌加密算法随机性强,导致加密后的密文的符号破碎度高,因此不容易被预测或破解。
(3)出错率低:由于混沌加密算法输出的密文破碎度高,加密后的明文在传输过程中出错率低。
4.混沌系统加密技术的应用混沌系统加密技术是一种非常适合于信息保密和保护的技术,适用于以下领域:(1)金融领域:在个人交易、信用卡支付、网络银行和证券交易等金融业务中,混沌系统加密技术被广泛应用。
(2)军事领域:混沌系统加密技术在军事技术领域中的用途是非常广泛的。
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:混沌是一个具有高度不确定性和复杂性的系统状态,常被描述为无序的、难以理解的状态。
在科学研究和实践中,我们常常需要寻找一些指标来描述混沌系统的特征,以便更好地理解和分析混沌现象。
下面将介绍一些常用的描述混沌的指标。
1. Lyapunov指数:Lyapunov指数是描述混沌系统的一个重要指标,它是衡量系统状态变化速率的指标。
当系统的Lyapunov指数为正时,系统将呈现混沌状态;当Lyapunov指数为负时,系统将呈现稳定状态。
通过计算Lyapunov指数,可以判断系统是否处于混沌状态。
2. 分形维数:分形维数是描述混沌系统结构的一个重要指标,它反映了系统结构的复杂程度。
分形维数越高,系统结构越复杂。
通过计算分形维数,可以揭示混沌系统的结构特征。
3. 自相关函数:自相关函数是描述混沌系统时间演化规律的一个重要指标,它反映了系统状态之间的相关性。
通过分析系统的自相关函数,可以揭示混沌系统的时间演化规律。
4. 峰谱特性:峰谱是描述混沌系统频率分布特性的一个重要指标,它反映了系统在不同频率上的能量分布。
通过分析系统的峰谱特性,可以了解混沌系统的频率分布规律。
以上是一些常用的描述混沌的指标,它们可以帮助我们更好地理解和分析混沌系统的特征。
在实际应用中,我们可以根据具体问题选择合适的指标来描述混沌现象,从而更好地理解混沌系统的特性。
混沌系统是一种具有复杂性和不确定性的系统,通过研究混沌系统的特征和规律,有助于我们更好地理解自然界的复杂现象。
【此为创作文章,仅供参考】。
第二篇示例:混沌理论最早由美国数学家爱德华·洛伦茨提出,它描述了一类非线性动力系统的行为特征。
混沌系统的演化非常敏感于初始条件,即所谓“蝴蝶效应”,微小的扰动可能导致系统的行为出现巨大的变化。
由于混沌系统的复杂性和不可预测性,其研究领域涉及到物理、天文、生物、社会和经济等方方面面。
在混沌系统中,我们需要一些指标来描述系统的混沌程度。
混沌优化方法及其应用
生态系统和生物系统中的混沌现象也受到了广泛的。例如,在捕食者-猎物 模型中,通过应用混沌控制方法,可以有效地调节系统的动态行为,维持生态平 衡。此外,在神经系统中,混沌控制也被用于解释和模拟某些复杂的神经行为。
三、结论和展望
混沌控制方法及其应用研究在许多领域都展现出了广泛的应用前景。尽管现 有的控制方法已经取得了一些成果,但仍有许多问题需要进一步研究和解决。例 如,如何设计更有效的控制器来处理具有高度非线性和不确定性的混沌系统;如 何理解和利用混沌系统的复杂行为等。随着科学技术的发展,我们期待看到更多 的研究成果和实际应用案例出现。
方法
混沌优化方法的实现步骤主要包括以下几个方面:
1、规划问题:首先,要明确优化问题的目标函数、约束条件和变量范围。 这一步骤是所有优化问题的基础。
2、选择优化算法:根据问题的特点选择合适的混沌优化算法,如基于混沌 映射的优化算法、基于混沌迭代的优化算法等。
3、确定评估指标:为了评价优化算法的性能,需要确定一些评估指标,如 目标函数值、约束条件满足程度、迭代次数等。
二、混沌控制的ห้องสมุดไป่ตู้用研究
2、1 在电力系统中的应用
电力系统是一个典型的非线性系统,存在着许多混沌现象。通过应用混沌控 制方法,可以有效地改善电力系统的稳定性和动态性能。例如,通过设计适当的 控制器,可以抑制电力系统中的振荡和不稳定现象,提高电力系统的稳定性。
2、2 在生态系统和生物系统中的 应用
谢谢观看
2、实际应用的研究:随着混沌同步方法的逐渐成熟,其应用领域也将越来 越广泛。未来需要深入研究混沌同步方法在不同领域中的应用,例如在智能制造、 生物信息学、网络安全等领域的应用。
3、交叉学科的研究:混沌同步方法涉及到多个学科领域,未来需要加强不 同学科之间的交叉融合,推动混沌同步方法在多学科领域的应用和发展。
一个新的三维混沌系统分析及电路实现
1 混 沌模 型 及 特 性 分 析
11 混 沌 模 型 . 本 文 在 文 献 [ 0 中研 究 的基 础 上 , 出 了一 个 新 的 三 1] 提
系统之间都是拓扑不等价 的 , 但都是 一个简单 的三 阶二次
自治微分方程. 此后 国内外 的许 多文献 中又报 道 了若干新 的混沌系统 . 本文在文 献 [0] 1 中研 究 的基础 上 , 出 提 了一个新 的三维混沌 系统 , 该系统含有 3个参数 , 2个方 第 程和第 3个方程各含有一 个非 线性乘积 项. 中第 2个方 其 程 中的非线性项为交叉乘 积 , 3个方程 中 的非 线性项 第
统 .0 2年 C e 20 hn和 L 又 进 一 步 提 出 在 L r z系 统 与 n on e C e 统 之 间起 关 键 桥 梁 的 混 沌 系 统 , hn系 即 系 统 . 3个 这
算机数值模拟 , 用模 块 化方 法设计 了一个 模拟 电路 , 并 并 进行 了电路实 验 , 从理论分析 、 算机模拟和电路实验 3个 计 方面证实 了该 系统 的混 沌特性.
沌吸引子 , 图 1 示. 如 所
图 l 系统( ) 2 混沌吸 引子在相 平面上的投影
需 要 强 调 的是 , ( ) 表 示 的 三 维 混 沌 系 统 与 文 献 式 1所 12 系统 的 基 本 特 性 分 析 .
1 2 1 对 称 性 和 不 变性 ..
[0 中的三维混 沌系统相 比, 主要 的差别是方程 中 的第 1] 最
{ 收 稿 日期 :0 9— 2—2 I } 20 1 0 基金项 目: 山东 省科技发展计划项 目(0 9 G 00 0 0 ; 2 0 G 10 13 ) 滨州学 院科研基金项 目( Z Y 0 0 ) B X G 9 2 作者简介 : 连新( 9 2 ) 男 , 孙 18 一 , 主要从事计算机 应用技 术研 究.
混沌理论的三大原则
混沌理论的三大原则
混沌理论是指一种研究自然界中混沌状态的学科。
它可以被简单地描述为复杂性科学,它是研究复杂的非线性系统和复杂的动态系统的科学。
混沌理论的三大原则是:趋势分解、系统变换和结构弹性。
首先,趋势分解是混沌理论的基础原则。
它认为,混沌状态的系统被视为由许多不同的子系统组成,每个子系统都有自己的特征和性质,这些子系统可以以不同的方式进行组合,以产生新的状态。
它认为,混沌状态的系统是一个非线性系统,它可以以不同的方式进行分解,从而产生出一系列不同的子系统。
其次,系统变换是混沌理论的另一个重要原则。
它认为,混沌状态的系统是一个动态系统,它可以以不同的方式进行变换,以产生新的状态。
它的变化的规律可以用数学模型来描述。
它的变化是由其内部和外部因素导致的,这些因素可以是环境因素、经济因素、政治因素等等。
最后,结构弹性是混沌理论的最后一个原则。
它认为,混沌状态的系统是一个不断变化的系统,它可以以不同的方式产生新的状态。
结构弹性的规律可以用数学模型来描述,它可以表示系统中不同子系统之间的影响和关联。
总之,混沌理论的三大原则是趋势分解、系统变换和结构弹性。
它
们是混沌理论的基本原则,它们描述了混沌状态的系统如何产生新的状态,以及不同子系统之间如何相互影响。
它们可以帮助我们更好地理解和研究自然界中混沌状态的系统。
混沌现象的特点和概念教案
混沌现象的特点和概念教案混沌现象的特点和概念一、混沌的概念混沌,是一个起源于希腊神话中的概念,指的是一片混沌无序、杂乱无章的原始状态。
在科学领域中,混沌现象指的是一种具有复杂性和不可预测性的系统行为。
它在20世纪60年代被发现,并且成为了非线性动力学的研究重点之一。
混沌现象不但在自然界中广泛存在,也出现在人类社会、金融市场、气象系统、心理学等各个领域。
二、混沌现象的特点1. 非线性性:混沌现象的系统一般是非线性系统,其演化规律不能用简单的线性关系来描述。
非线性系统具有很强的复杂性和多样性,因此非线性系统易产生混沌现象。
2. 灵敏依赖:混沌现象对初始条件非常敏感,微小的初始条件变化可能会导致系统演化结果的巨大差异。
这种灵敏依赖性使得混沌系统变得难以预测和控制。
3. 演化的随机性:混沌系统不是完全随机的,它们的演化过程虽然没有规律可寻,但也不是纯粹的随机过程。
混沌系统呈现出一种有序与无序的交替出现,产生一种看似随机的演化行为。
4. 分形结构:混沌系统一般具有分形结构,它们的自我相似性在各个尺度的空间和时间上都得以体现。
分形在描述和分析混沌现象时提供了重要的工具。
5. 混沌系统的边界:混沌现象不会出现在所有系统中,它主要出现在一些特定的条件和参数范围内。
混沌系统通常具有某种边界,当参数超出这个边界时,便不再呈现混沌现象。
三、混沌现象的示例1. 摆钟:摆钟是一个经典的混沌现象示例。
当摆钟的摆动幅度超过某个阈值时,摆角难以预测并且呈现出无规律的变化。
2. 光学系统:在光学系统中,当激光器发射的光经过一系列反射和折射后,光的强度和相位都会发生复杂的变化。
这种光的行为无法通过简单的线性光学理论来描述,而表现为混沌现象。
3. 生态系统:生态系统中的种群演化通常具有混沌特性。
例如,种群的数量和环境因素之间存在复杂的相互作用,微小的环境变化可能会导致种群数量的剧烈波动。
4. 金融市场:金融市场也是混沌现象的典型表现。
混沌系统的控制理论研究
混沌系统的控制理论研究一、引言混沌理论是一种非线性动力学理论,而随着人类社会不断进步,混沌系统也越来越重要,混沌系统的控制理论研究,一直是混沌研究的热点之一。
本文从混沌系统的控制出发,对相关研究进行总结和探讨。
二、混沌系统的基本特点混沌系统是指一类极其复杂而又混乱不堪的系统,而这类系统通常表现出三个基本特点:1. 灵敏依赖于初始条件:混沌系统对系统的微小差异或扰动表现出高度敏感性,十分依赖于系统的初始条件,微小差异可能导致系统演化出完全不同的动力学行为。
2. 等位面密集,分形结构:混沌系统的相空间等位面密布,表现出分形结构,这一特征表明混沌系统不同部分之间的密切联系性。
3. 态的混合:状态的混合指的是当混沌系统的不同初始状态被混合时,这些状态之间的联系变得十分复杂,不同状态之间的区分变得异常困难。
三、混沌系统的控制理论研究1. 混沌控制的研究进展混沌控制的研究是混沌系统研究的一个重要领域,它利用某些控制策略,将混沌系统的行为控制在特定的状态下,以满足特定的要求或实现目标。
曾有研究人员采用时延反馈控制法等控制策略,成功地将一些混沌系统趋向于某些指定的周期状态。
王锡德等人经过研究认为:在受到噪声干扰的情况下,小环路移相法能够影响系统的演化过程,达到对混沌系统的控制。
2. 混沌控制的基本思路(1)稳定周期解法。
在混沌系统的强阻尼条件下,可以通过使系统趋于某一周期状态,从而实现混沌控制。
(2)外加控制法。
通过外部控制场,可以改变系统的演化过程,使得系统必须从混沌状态中解脱出来,并并且控制系统的演化进入稳定状态。
(3)内部控制法。
在混沌系统本身内部,通过各种方式,如反馈、耦合等,可以实现对混沌运动的控制。
3. 混沌控制中存在的问题尽管混沌系统控制方案十分丰富并且已经取得一定的成果,但是混沌控制却存在着一些问题。
(1)方法的粗略性。
大多数混沌控制器都是基于简单的控制方法,其他的混沌控制器,如优化控制方法等,难以在实际中实现。
logistic-tent 混沌映射原理
logistic-tent 混沌映射原理logistic-tent混沌映射原理混沌理论是一种描述复杂系统行为的数学工具,它揭示了系统的非线性特性和灵敏依赖于初始条件的性质。
在混沌理论中,logistic-tent混沌映射是一种常见的混沌映射模型,它具有简单的结构和复杂的动力学行为,被广泛应用于各个领域。
logistic-tent混沌映射模型由比萨诺大学的数学家May等人于1976年提出,其形式为:Xn+1 = r * Xn * (1 - Xn)其中,Xn表示第n次迭代后的状态,r为控制参数,取值范围为0到1之间。
通过不同的初始条件和参数设置,logistic-tent混沌映射可以呈现出丰富的动力学行为,包括周期轨道、混沌轨道和分岔现象等。
logistic-tent混沌映射模型的动力学行为丰富多样,其中最为常见的是周期轨道。
当参数r取值在0到1之间时,系统的状态会收敛到一个周期轨道上,该轨道周期为2的n次幂。
通过改变参数r 的值,我们可以观察到周期轨道的数量和长度发生变化,系统呈现出不同的稳定性和周期性。
logistic-tent混沌映射模型还可以呈现出混沌轨道。
当参数r取值在1到3之间时,系统的状态表现出非周期性的、混沌的行为。
这意味着系统的状态在长时间内呈现出无规律的变化,对初始条件的微小改变也会导致系统演化出完全不同的轨道。
混沌轨道的出现使得logistic-tent混沌映射模型具有了灵敏依赖于初始条件的特性,这也是混沌系统的一个重要特征。
logistic-tent混沌映射模型还可以呈现出分岔现象。
当参数r取值在3到4之间时,系统的状态会发生分岔现象,即系统从一个稳定的轨道突然分裂出多个周期轨道。
随着参数r的增大,分岔现象会越来越频繁,最终系统进入混沌状态。
logistic-tent混沌映射模型的应用广泛,特别是在密码学、通信和图像处理等领域。
在密码学中,混沌序列可以用于生成随机密钥,提高密码系统的安全性。
混沌序列原理
混沌序列原理是指一类非线性动力系统产生的具有随机性和确定性的序列。
混沌序列最早于20世纪60年代由Lorenz教授发现,引起了科学界的广泛关注。
混沌序列的产生原理涉及到非线性动力系统、分岔理论、奇异吸引子等多个方面的知识。
下面将从混沌序列的基本特征、混沌系统的定义、混沌序列的产生原理以及应用等方面进行详细阐述。
一、混沌序列的基本特征混沌序列具有以下几个基本特征:首先,混沌序列是非周期的,它表现出一种看似混乱无序的行为,但实际上却蕴含着确定性规律;其次,混沌序列是对初始条件敏感的,即微小的初始条件变化可能导致完全不同的序列演化;再次,混沌序列在统计特性上表现为均匀分布,具有高度的随机性;最后,混沌序列的特征值呈现出分形结构,即在不同尺度上具有相似的统计特性,这使得混沌序列在信息编码和加密传输等领域具有重要应用价值。
二、混沌系统的定义混沌系统通常由一组非线性的微分方程或差分方程描述,它们表现出对初始条件敏感、不确定性、非周期性等特点。
典型的混沌系统包括Logistic映射、Lorenz系统、Henon映射等。
这些系统在数学上具有丰富的结构和动力学行为,能够产生复杂的混沌序列。
三、混沌序列的产生原理混沌序列的产生原理涉及到非线性动力系统的特性。
在混沌系统中,微小的初始条件变化会导致系统演化轨迹的巨大不同,这被称为“蝴蝶效应”。
另外,混沌系统通常具有多个奇异吸引子,这些吸引子的存在使得系统在吸引子周围的轨迹表现出复杂的混沌行为。
此外,分岔理论揭示了当控制参数发生变化时,系统演化轨迹会发生分岔现象,从而产生混沌序列。
这些因素共同作用下,导致混沌序列的产生。
四、混沌序列的应用混沌序列在信息安全、密码学、随机数生成等领域具有广泛的应用价值。
由于混沌序列具有高度的随机性和对初始条件敏感性,可以用于数据加密、信息隐藏、安全通信等方面。
此外,混沌序列还可用于随机数生成,满足各种随机性要求的应用场景。
近年来,混沌序列在物理、生物、经济等领域的应用也日益受到关注,为这些领域的研究和实践提供了新的思路和方法。
chen混沌系统方程_解释说明
chen混沌系统方程解释说明1. 引言1.1 概述混沌系统是指具有不可预测性和高度敏感依赖于初始条件的动力学系统。
这些系统在数学上表现出复杂的、非周期的行为,其演化过程无法由常规的微分方程描述。
Chen混沌系统是其中一种经典的混沌系统模型,由Chen等人在20世纪90年代提出,并引起了广泛关注。
1.2 文章结构本文将首先介绍混沌系统方程的背景知识,包括其理论基础、历史发展和应用领域。
接着详细解释Chen混沌系统方程的定义和属性,并探讨其数学表达式、相空间描述以及Lyapunov指数和混沌性质。
随后,我们将对Chen混沌系统方程进行动力学行为分析和模拟探究,包括平衡点和稳定性分析、流场特征与相轨迹演化以及参数选择与动力学行为模拟。
最后,文章将总结对Chen混沌系统方程的研究成果,并展望未来研究的方向与挑战。
1.3 目的本文旨在对Chen混沌系统方程进行全面的解释和说明。
通过详细介绍Chen混沌系统方程的数学表达式、属性特征以及动力学行为分析,读者能够对该混沌系统模型有更深入的理解。
此外,本文还将探讨未来研究该方程可能面临的挑战和可行的研究方向,为相关领域的学者提供参考和启示。
2. 混沌系统方程的背景2.1 理论基础混沌系统是一类具有无规则行为和高度敏感依赖于初始条件的动力学系统。
与传统的线性系统不同,混沌系统表现出不可预测性和复杂性,其运动轨迹在相空间中呈非周期性而且高度复杂。
正是这种无规律的行为给混沌系统带来了很多新奇的特性和应用。
混沌理论的发展起源于随机过程和动力学领域,早期由著名数学家洛伦茨所提出的洛伦兹吸引子模型成为了研究混沌现象的重要基础。
此后,多个混沌模型被提出并广泛研究,其中包括经典的Henon映射、Logistic映射以及Chua电路等。
2.2 历史发展Chen混沌系统方程是由陈氏夫妇于1999年提出的一种三维非线性动力学方程。
这个方程通过调节参数可以实现从周期运动到混沌现象的转变,在控制理论、信息加密等领域得到了广泛应用。
混沌系统理论 ppt课件
一则西方寓言: 丢失一个钉子,坏了一只蹄铁; 坏了一只蹄铁,折了一匹战马; 折了一匹战马,伤了一位骑士; 伤了一位骑士,输了一场战斗; 输了一场战斗,亡了一个帝国。
马蹄铁上一个钉子是否会丢失,本是初始条件 的十分微小的变化,但其“长期”效应却是一 个帝国存与亡的根本差别。
这就是军事和政治领域中所谓的"蝴蝶效应"。
混沌理论是系统从有序突然变为无序状态的一种演化
理论,是对确定性系统中出现的内在“随机过程”形成 的途径、机制的研讨。
混沌系统理论
典型系统
分形几何与奇怪吸引子
非周期定态
混
对初值的敏感依赖性
沌
的
确定性随机性
特 点
长期行为的不可预见性
混沌序:貌似无序的高级有序性
,一是能鲜明地表现出混沌的主要特 征,二是数学模型简单,容易处理。
这是混沌系统的典型特征。意思是说, 初始条件的微小差别会在最后的现象中 产生极大的差别,或者说,起初小的误 差可能会引起灾难性后果。 在生活中,人们知道一串事件往往具有一个临界点,那 里小小的变化会被放大.....
在天气这个系统中,对初始条件的敏感依赖性乃 是各种大小尺度的运动互相纠缠所不能逃避的后果。 因此,洛伦兹断言:长期预报注定要失败。因为信息 在传递的过程中,有一种放大作用。
此效应说明,事物发展的结果, 对初始条件具有极为敏感的依赖 性,初始条件的极小偏差,将会 引起结果的极大差异,甚至会呈 现一种混沌状态。
有科学家称之为混沌学。
混沌的定义
科学家给混沌下的定义
混沌 是指发生在确定性系统中的,貌似随机的不规则
运动,一个确定性理论描述的系统,其行为却表现为不 确定性,不可重复、不可预测,这就是混沌现象。混沌 是非线性动力系统的固有特性,是非线性系统普遍存在 的现象。
在数字超混沌系统中,要实现超混沌映射的数字化关键就在于
在数字超混沌系统中,要实现超混沌映射的数字化关键就在于数字超混沌序列的生成,而数字超混沌序列的生成与数字混沌序列的生成类似。
下面介绍几种数字超混沌序列的生成方法:(1)实数值序列 就是超混沌映射的轨迹点所形成的序列。
对于n 维超混沌系统k H 代表的是一n 维数组{}n k H k ,,2,1,0, =数组中的每一元素为相应维的值,把k H 直接作为数字化的混沌序列。
(2)位序列 由实数值序列产生,即将实数值改写成浮点数形式,其中有效位为L-bit ,再对有效位进行二进制量化。
其中L 的选取是有限制的,值太小,则计算精度不能保证,得出的序列很快退化为非混沌状态,而进入周期循环;L 取值太大,又会增大计算量。
(3)二值序列 同(2)相似,同样由实数值序列产生,通过定义一个阈值函数Γ得到:⎩⎨⎧><=ΓTx T x x k k k 1)( (3-6)式3-6中T 为根据所选超混沌系统的取值范围和数据分布等设定的阈值,阈值的取值要便于生成二值序列,而且生成的二值序列要通过常用的序列随机性检验:即频率检验、序列检验、扑克检验、游程检验和自相关检验[17]。
本文阈值取值范围设定为[]1.01.0-实验中取0。
k y 和k z 也由相同的算式生成二值序列。
本文采用二值序列的生成方法,如上一小节所述,初始值选取1)0(=x ,02.0)0(=y ,1)0(=z ,0)0(=w ,仿真时间为50s ,定义阈值函数sign 如式3-7 所示:⎩⎨⎧><=0100)(i i i x x x sign (3-7)则二进制序列{}n i x sign k i i ,,2,1),( ==即为我们所求的超混沌数字序列(由于本文选取的CNN 超混沌系统可同时产生4路信号,在此仅演示x 一路所产生的序列)。
在实际应用中,常采用在此序列基础上等间隔采样生成的序列。
在此,本文为了方便生成的序列的演示,将采样间隔定为20,采样长度定位6000.主要程序学代码如下: clear[tt,yy]=ode45('CnnDifEqn',[0,50],[1,0.02,1,0]); x=yy(:,1); y=yy(:,2); z=yy(:,3); w=yy(:,4);m=20; %采样间隔n=6000; %采样长度k=1;p=0;q=0;for i=1:m:nif( x(i)>0 ) %进行0,1二值量化y(k)=1;p=p+1;elsey(k)=0;q=q+1;endk=k+1;endfprintf('\n'); %序列的现实for i=1:k-1fprintf('%d',y(i));if(mod(i,80)==0) %每行现实80位fprintf('\n');endendp %序列中1的个数q %序列中0的个数l=k-1 %序列长度则x一路最终生成的超混沌序列如下所示:1111000111000000011000111111100111100000000000011111111111100000000 0000000000000000000011110000001111000001111001111111101111100000111110 0001100000000000000011100000011111000001111000011000000000000000110000 1111110000111110000110000000000000001110001111110000111111000111000000 00000000111100000111100超混沌数字序列相关性的分析一个序列的特性好坏很大程度上取决于它的相关特性,因此本文对所研究的CNN超混沌数字序列进行了自相关性和互相关性的分析。
混沌系统实验报告
混沌系统实验报告混沌系统实验报告引言:混沌系统是一种具有极其复杂行为的动力学系统,其特征是对初始条件极其敏感,微小的初始差异会导致系统的巨大变化。
混沌系统的研究对于理解自然界中的复杂现象和应用于实际问题具有重要意义。
本实验旨在通过构建一个简单的混沌系统模型,观察和分析其行为,并对其进行定性和定量的描述。
实验设计:在本实验中,我们选择了一个经典的混沌系统模型——Logistic映射模型。
该模型的迭代公式为:Xn+1 = r*Xn*(1-Xn),其中Xn为第n次迭代的值,r为系统的参数,取值范围为0到4。
我们将通过改变参数r的值,观察系统的演化过程,并分析其混沌特性。
实验过程与结果:1. 参数r在0到1之间时,系统呈现简单的周期行为。
当初始条件在一定范围内变化时,系统会收敛到一个稳定的周期轨道上,如图1所示。
2. 当参数r在1到3之间时,系统开始表现出混沌行为。
初始条件的微小变化会导致系统轨迹的巨大差异,如图2所示。
此时系统的演化呈现出无规律的、看似随机的行为。
3. 参数r在3到3.57之间时,系统出现周期倍增的现象。
初始条件微小变化会导致系统周期的倍增,如图3所示。
这种倍增现象最终导致系统进入混沌状态。
4. 当参数r超过3.57时,系统进一步加剧了混沌行为。
此时系统的轨迹呈现出分形结构,即自相似的形态重复出现,如图4所示。
分形结构的出现是混沌系统的典型特征之一。
实验分析:通过实验观察和结果分析,我们可以得出以下结论:1. 混沌系统的行为对初始条件极其敏感,微小的差异会导致系统的巨大变化。
这种敏感性使得混沌系统的行为难以预测和控制。
2. 混沌系统的行为具有一定的规律性,如周期倍增和分形结构等。
这些规律性的出现使得我们可以对混沌系统进行定性和定量的描述。
3. 混沌系统的研究对于理解自然界中的复杂现象具有重要意义。
例如,气象学中的天气预测、经济学中的市场波动等都可以通过混沌系统的理论和方法进行分析和预测。
数字实现混沌系统的建模、仿真与实验
数字实现混沌系统的建模、仿真与实验
徐强;包伯成;胡文;杨晓云
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2010(031)015
【摘要】为提高混沌信号源的稳定性和精确性,提出了数字实现混沌系统的方法.在综合新提出的三维混沌系统和四维超混沌系统的基础上,通过将它们的微分方程转化为积分方程,采用离散化累积运算方法,建立了基于数字实现的离散模型.在Matlab/Simulink下数值仿真观察到了系统参数变化时动力学行为的演变过程,并基于ATmega128L微控制器芯片实现了相应的混沌和超混沌系统.仿真和实验结果表明了混沌和超混沌现象的存在性以及数字实现的可行性.
【总页数】4页(P3404-3407)
【作者】徐强;包伯成;胡文;杨晓云
【作者单位】常州工学院,计算机信息工程学院,江苏,常州,213002;江苏技术师范学院,电气信息工程学院,江苏,常州,213001;南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏,南京,210016;常州工学院,计算机信息工程学院,江苏,常州,213002
【正文语种】中文
【中图分类】TP271+.62;TP368.1
【相关文献】
1.微电网的仿真与实验系统Ⅱ-建模仿真及实现 [J], 解大;顾羽洁;徐涛;艾芊;张明;金之检
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3.SKJⅡ数字随动实验系统的建模与仿真 [J], 但功礼;李钟慎
4.数字逻辑实验仿真系统中虚拟器件逻辑功能的实现 [J], 李容
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中图分 类号 t N9 8 T 1
文献 标识 码 A
1 引言
混沌 的类 随机 和 可 复 制 特 性 可用 来 产 生扩 频 通 信 、信 息 加 密 等领 域 的伪 随 机 序 列 。但 原本 非 周 期 的 混 沌在 有 限精 度 的数 字 系 统 中对 其数 字 化 时会 出现 周 期 现 象 即 短 周期 问题 称 之 为 动 力 学退 化 。 ] 为 克服 这 种 动 力 学 退 化 , 通 过对 混沌 系 统 的变 量 或 参 数 进行 扰 动 以提 高 其 数 字P 可 N序 列 的统 计 性 能 ,增 大序 列 的周 期 [4 为此 本 文 设 计 了一 个 变 参 数 、变 结 构 混 沌 系 统 。该 系统 含 有 两 个 开 关 函数 , 1】  ̄。 在 自身变 量 控 制 下 一 方 面 使 其 某 个 参数 不 断变 化 ,另 一 方 面 使 其 结 构在 两 个 ( 多 个 )不 同 的子 系 统 或 之 间 自动 转 换 , 以期 获 得 周 期 更 大 、性 能更 好 的伪 随 机 序 列 。 在 设计 该 系 统数 学模 型 的基 础 上 对 其 基 本 动 力 学 特 性 进 行 了理 论 分 析 。基 于利 用 DS 实 现 信 息 加 P 密/ 密 应 用 的需 要 ,利 用 DS 芯 片 对 该 系 统 进 行 了数 字化 实 现 , 生成 了P ( su o rn o 解 P R P ed—ad m)序 列 。 对 长 度 为三 亿 个 “ ” 1 的序 列进 行 了NIT ( t n lntueo Sad rs n eh oo y 0 、“ ” S Nai a Istt f tn ad dT cn lg )测 试 , o i a 测 试 结 果验 证 了 该数 字 序 列 可 改 善 序列 的 随机 性 。
统 、哪个参数产生具有一定 的随机性 。如果用一个随机变量扰动开关函数的阈值 ,将会得到更好 的复
杂性 。 22 混 沌 特 ・ 析 . 性分 对 式 ( )求 散 度 , 得 1
: + + :一 d+b 1 f —c
x a y z
( ) 5
当 ( +b C >0 , 系 统 具有 耗 散 性 。 a —) 时
2 变参数 变结构 混 沌系统 的设计 与分析
21 新 的 变参 数 变 结 构 混 沌 系统 . 基 于 L rn oe z方 程 [o ] ,设计 了如 下 系 统 :
:ay (— 、
=c y—X Z
=
() 1
d f — y + f y ) b + u( m) U( +m y 一 z j -
第 1 卷 第 6期 6 21 年 1 01 2月
文 章 编 号 : 10 —2 9(0 ) 60 9 -5 0 70 4 2 1 0 —0 90 1
电路与系统 学报
J URN AI 0F RCU I ND STEM S 0 , CI TSA SY
VO . 6 11
No 6 .
产生性 能 良好 的伪 随机 序列 ,提 出 了一个变 参数 变结构 混沌 系统 。该系 统含 有两个 开关 函数 ,在 自身变量 的控制 下使 混沌 系统 的某个 参数在 四个 值之 间 自动 切换 ,同时使其 在两 个结 构不 同的子 系统之 间切 换 。系 统参数 的变 化相 当于对 其进行 随机 扰动 ,系统 结构 的变 化相 当于两 个混 沌系统 的混 合 ,系统参 数扰 动和 结构变 化都可 扩展 混沌数 字序列 的周 期 ,改善其 统计 特性 。在 对该 系统 理论 分析 的基础 上 ,利用DS 实现 了该混 沌系 统 的数字序 列 ,并对 此数字 序列 进行 P 了NIT I 。测 试结 果证 明变 结构 、变 参数 混沌 系统可 改善 其数字 序列 的 随机 性 。 S  ̄试 J 关 键词 t混 沌 ;变 参数 ;变 结构 :数字 序列
图 2 基于 Ds P产生混沌数字序列流程图
可 靠 性好 、可 编 程 能 力 强 和 易 于 实现 浮 点运 算 等 优 点 , 本 文基 于利 用 DS P进 行 混 沌 加 密 的应用 背 景 , 采 用 DS 作 为核 心 处 理 器 [并 结 合 软 件 CC P 7 J S来 生 成 混 沌 序 列 。所 采 用 的连 续 混 沌 需将 其 离 散 化 ,在
x ( —x =ay 、
=c y一
= 一
一 ) 系 统 ( )变 为 Y =0 3
( 4)
b z+
式 ( )与 ( )相 差 一 个 Y 项 , 因此 它 4 3
们 的代 数 结 构 不 同。
由上 述 简 单 分 析可 知 ,在 ( 、yt f ( ) )
随 时 间变 化 的过 程 中, 根据 两 者 是 否 大
( )若 X m Y>m即 U( m =1 , 一 ) 2 , t — ) , Y :0, P=d; ( ( )若 X , m 即 U( m =0U( 一Y =1 P=1 3 <m Y t — ) , ) , , 。 如 果 X<m Y>m即 , U( —m =0 , tc ) , j
+ a — )2 6 2 b =0 f +b cZ +口 + a c () 9
此 处 式 ( ) 中的 a= ,a=口 6c 2 b 3 a c 由 R uh. r t 则 来 判 断其 稳 定性 , 8 o l l + .,a =a ,a=2 b 。 o t. wi Hu z准
4 =a b c + - , =a ( +b c , 4 =2 ( +b 3) 当 a 6 =3 - 2 ba 一3) abca - c , =3 ,b ,c - 2时 , 4 、 和 4 分 别
l a o l 0
( 8 )
都 为 正 值 时 ,系 统 的特 征值 都 为 负 , 时 系 统 稳 定 。此 处 a= ,口= + 一,a = bb+ , , + 。 此 o 1 。 口 6c 2 a .c =
以系统 ( )为例,将其中一个平衡点(6,6, 代入式 ( ) 4 √c c ) √ c 7 ,得出系统 ( )的特征方程为: 4
波 形 中 的取 值 分 别 表 示 由系 统 ( 3)
p 1pd p l = 、 = 和 = 时产生, 绿色表示 由 系 统 ( )产 生 。因此 ,系 统 ( ) 的混 4 1
沌 吸 引 子和 信 号波 形 由不 同参 数和 不 同
() ’- 平 面 吸 引 子 c yz
() 变 量 X的 时域 波 形 d
11 0
子系统 ( ) 4 3 、( )在其它两个平衡点有相 同形式 的特征多项式:
+( +6 c2 +(b 一b) gf +a =0 a 一) a+ c2一 a f = () 7
g分 别 为 2+ 、2 l 3和 l d3 丹 、 ,分 别 对 应 开 关转 换 过 程 中 的 四种状 态 ,即三 种 变 参 数 状态 和 一种 变 结 构状态 。
采 用 R uh H r i o t— u w t 则 来 判 断 其 稳 定 性 ,当 z准
I I
4 l l :3口 i :, , I a : 4口 aa l 32 1 l
系 统 要产 生混 沌 ,平 衡 点 应 该 是 不 稳 定 的 ,所 以式 ( )得 出 的值 不 应 该 全 为 正 。 8
() x Z 面 吸 引子 b -平
和 m= ,则 系 统 ( )工 作 在 变 参 数 和 8 1
变 结 构 的混 沌 状 态 , 大 L a u o 最 y p n v指 数 为 2O 5 , 其 相 图和 的时 域波 形 如 图 .1 2 1所 示 。其 中蓝 色 、红 色 和 黑色 轨 线 或
于 设 置 的 阈值 从 而 使 系 统 ( ) 现 了在 1实
不 同参数 和 不 同子 系 统 之 间 的转 换 ,实 现 了变 参 数 和 变 结 构 的 目的 。 如 果 取 a 3 、 b 3 = 2、d O4 = 6 = 、c 2 =.
() x Y平 面 吸 引 子 a —
X
资 助项 目 ( GK10 0 0 27 19 8 0 — )
10 0
电路与系统学报
第1 6卷
X ( =ay— 1
= c —X y Z
( 3)
=P Y 一 b z+x y
其 中:
( )若 X m Y m即 U( m =1 —Y :1 P= +1 1 , t — ) , ( ) , ;
f= √ 。对于式 () 分别为丹2 l 2 x 一6 3 、 和 ;对于式 () 为 1 对平衡点(0 ) 4 。 o ,易求出其特征 ,0
值 为分 别 为 . 、c 一 。 当 a a 和 b 、c和 b为 正 时 ,该 平 衡 点 是 不 稳 定 的 。
第 6期
陈维等:一个变参数变结构混沌 系统及其数字化实现
解 下 列 方 程 可 获得 系 统 的平 衡 点 。
ay =0 (— 1
c y—X Z=0 ( 6)
( 8y +b(Y+ ) b +x 一 ) / 一 8y 一 z y=0 t
(0) 1的一 共平衡点。 0,为式() 个公 , 0 系统()() 平衡点分别为(,,, ,, 3、4的 ffc (, c 其中f=fn oo) ) o  ̄c , /
De e e , 2 1 c mb r 0 1
一
个 变参数 变结构 混沌 系统及 其数 字化 实现
陈维 , 王光 义
( 州 电 子 科技 大 学 电子 信 息 学 院 , 浙 江 杭 州 3 0 1 ) 杭 10 8
摘 要 t利用 有 限精 度 的数字 系统产 生混 沌伪 随机序 列 时会 出现短周 期 问题 。为克服 这种数 字混沌 动力 学退化 从而
其 中 (,,) / 、C z ∈R ,C 、b 、d为实 常 数 。开 关 函 数 定 义 为 :