MATLAB 函数的迭代、混沌与分形
matlab 混沌 分叉 程序

一、概述Matlab是一种用于数学计算、数据分析和图形可视化的高级编程语言和工具,混沌理论是一种描述动态系统非线性行为的数学理论,而混沌分叉是混沌系统中特有的一种现象。
编写Matlab程序对混沌分叉进行研究即是将这两种领域结合起来,本文将介绍如何使用Matlab 编写混沌分叉程序。
二、混沌分叉理论简介混沌分叉理论是描述混沌系统行为的一个重要方面,其基本原理可简要描述如下:1. 系统的参数变化:在混沌系统中,当改变系统的某些参数时,系统的行为会发生变化,这种变化可能是渐变的,也可能是突然的。
2. 分岔现象:当系统的参数发生变化时,系统的稳定点可能会出现分叉现象,即稳定点从一个点分裂成多个点,这种分叉现象是混沌系统中一个显著的特征。
3. 分形结构:在混沌分叉中,分岔现象可能形成分形结构,这种结构在混沌系统中具有重要的理论和实际意义。
三、Matlab基础知识使用Matlab编写混沌分叉程序需要具备一定的Matlab基础知识,包括但不限于以下内容:1. Matlab基本语法:了解Matlab的基本语法规则,包括变量定义、数组操作、逻辑运算等。
2. Matlab图形绘制:掌握Matlab绘制图形的基本方法,包括绘制曲线、散点图等。
3. Matlab函数编写:了解如何在Matlab中编写自定义函数,并且能够熟练运用函数调用和参数传递。
四、混沌分叉程序的编写编写混沌分叉程序的基本步骤如下:1. 设定系统参数:首先需要定义混沌系统的参数,包括系统的微分方程、初始条件以及需要变化的参数。
2. 编写微分方程:根据所研究的具体混沌系统,编写系统的微分方程,通常为非线性微分方程。
3. 参数变化循环:对系统的某些参数进行变化,并且循环计算系统的轨迹,观察混沌分叉现象。
4. 图形绘制:绘制分叉图、分岔图等用于展示混沌分叉现象的图形。
五、程序示例下面为一个简单的混沌分叉程序示例,以具体的混沌系统为 Logistic映射为例,程序演示了 Logistic 映射参数 r 变化时轨迹的分叉现象。
Matlab实验报告:分形迭代

数学实验报告:分形迭代练习11.实验目的:绘制分形图案并分析其特点。
2.实验内容:绘制Koch曲线、Sierpinski三角形和树木花草图形,观察这些图形的局部和原来分形图形的关系。
3.实验思路:利用函数反复调用自己来模拟分形构造时的迭代过程,当迭代指标n为0时运行作图操作,否则继续迭代。
4.实验步骤:(1)Koch曲线function koch(p,q,n) % p、q分别为koch曲线的始末复坐标,n为迭代次数if (n==0)plot([real(p);real(q)],[imag(p);imag(q)]);hold on;axis equalelsea=(2*p+q)/3; % 求出从p 到q 的1/3 处端点ab=(p+2*q)/3; % 求出从p 到q 的2/3 处端点bc=a+(b-a)*exp(pi*i/3);%koch(p, a, n-1); % 对pa 线段做下一回合koch(a, c, n-1); % 对ac 线段做下一回合koch(c, b, n-1); % 对cb 线段做下一回合koch(b, q, n-1); % 对bq 线段做下一回合end(2)Sierpinski三角形function sierpinski(a,b,c,n) % a、b、c为三角形顶点,n为迭代次数if (n==0)fill([real(a) real(b) real(c)],[imag(a) imag(b) imag(c)],'b');% 填充三角形abchold on;axis equalelsea1=(b+c)/2;b1=(a+c)/2;c1=(a+b)/2;sierpinski(a,b1,c1,n-1);sierpinski(a1,b,c1,n-1);sierpinski(a1,b1,c,n-1);end(3)树木花草function grasstree(p,q,n) % p、q分别为树木花草始末复坐标,n为迭代次数plot([real(p);real(q)],[imag(p);imag(q)]);hold on;axis equalif(n>0)a=(2*p+q)/3;b=(p+2*q)/3;c=a+(b-a)*exp(pi*i/6);%d=b+(q-b)*exp(-pi*i/6);%grasstree(a,c,n-1);grasstree(b,d,n-1);endend5.主要输出:指令:koch(0,1,5); soerpinski(0,1,exp(pi*i/3),5); grasstree(0,i,5);Koch曲线Sierpinski三角形树木花草6.实验结论:以上图案的局部形状与原本图形用某种自相似性,这正是分形的特点。
matlab混沌,分形

matlab混沌,分形对于函数f(x)=λsin(πx),λ∈(0,1],使⽤matlab计算随着λ逐渐增⼤,迭代x=f(x)的值,代码如下:function y=diedai(f,a,x1)N=32;y=zeros(N,1);for i=1:1e4x2=f(a,x1);x1=x2;y(mod(i,N)+1)=x2;endend%f=@(a,x)a*x*(1-x);f=@(a,x)a*sin(pi*x);%x0=0.1;hold on;for x0=-1:0.05:1for a=0:0.01:1y=diedai(f,a,x0);for count=1:32plot(a,y(count),'k.');hold on;endendend得到的图像如下:其中横轴为λ,纵轴为x可以看到随着λ的逐渐增⼤,出现了倍周期分叉的情况。
由图中可以看出第⼀个分叉值⼤约在0.3附近,第⼆个在0.73到0.75之间,第三个在0.8到0.85之间,混沌⼤约出现在0.86附近。
接下来编写代码计算分叉值,代码如下:format long;x0=0.1;for a=0.3182:0.0000001:0.3183y=diedai(f,a,x0);if max(y)>0.001disp(a);break;endend得到第⼀个分叉值⼤约为0.3182298format long;x0=0.1;for a=0.7199:0.000001:0.72y=diedai(f,a,x0);if max(y)-min(y)>0.001disp(a);break;endend得到第⼆个分叉值⼤约为0.719911format long;x0=0.1;for a=0.8332:0.000001:0.8333y=diedai(f,a,x0);if abs(y(32)-y(30))>0.001disp(a);break;endend得到第三个分叉值⼤约为0.833267利⽤Feigenbaum常数估计第三个分叉值,得到0.805939分形图周常青画mandelbrot分形图,主要使⽤了三个函数:iter=mandelbrot1(x0,y0,maxIter),⽤来计算迭代后是否收敛,⽅程z=z2+z0。
分形、混沌与迭代

试验十二 分形、混沌——迭代一、试验目的:1、Koch 曲线、Sierpinski 三角形、Cantor 集的计算机实现2、掌握用迭代、递归生成分形3、用Matlab 观察分岔与混沌现象二、分形相关程序:1、从一条直线段开始,将线段中间的三分之一部分用一个等边三角形的两边代替,形成山丘形图形如下在新的图形中,又将图中每一直线段中间的三分之一部分都用一个等边三角形的两条边代替,再次形成新的图形如此迭代,形成Koch 分形曲线。
算法分析:考虑由直线段(2个点)产生第一个图形(5个点)的过程。
图1中,设1P 和5P 分别为原始直线段的两个端点,现需要在直线段的中间依次插入三个点2P ,3P ,4P 。
显然2P 位于线段三分之一处,4P 位于线段三分之二处,3P 点的位置可看成是由4P 点以2P 点为轴心,逆时针旋转600而得。
旋转由正交矩阵 ⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=)3cos()3sin()3sin()3cos(ππππA 实现。
算法根据初始数据(1P 和5P 点的坐标),产生图1中5个结点的坐标。
结点的坐标数组形成一个25⨯矩阵,矩阵的第一行为1P 的坐标,第二行为2P 的坐标……,第五行为5P 的坐标。
矩阵的第一列元素分别为5个结点的x 坐标,第二列元素分别为5个结点的y 坐标。
进一步考虑Koch 曲线形成过程中结点数目的变化规律。
设第k 次迭代产生的结点数为k n ,第1+k 次迭代产生的结点数为1+k n ,则k n 和1+k n 中间的递推关系为341-=+k k n n 。
实验程序及注释:p=[0 0;10 0]; %P 为初始两个点的坐标,第一列为x 坐标,第二列为y 坐标 n=2; %n 为结点数A=[cos(pi/3) -sin(pi/3);sin(pi/3) cos(pi/3)]; %旋转矩阵for k=1:4d=diff(p)/3; %diff 计算相邻两个点的坐标之差,得到相邻两点确定的向量%则d 就计算出每个向量长度的三分之一,与题中将线段三等分对应m=4*n-3; %迭代公式q=p(1:n-1,:); %以原点为起点,前n-1个点的坐标为终点形成向量p(5:4:m,:)=p(2:n,:); %迭代后处于4k+1位置上的点的坐标为迭代前的相应坐标p(2:4:m,:)=q+d; %用向量方法计算迭代后处于4k+2位置上的点的坐标p(3:4:m,:)=q+d+d*A'; %用向量方法计算迭代后处于4k+3位置上的点的坐标p(4:4:m,:)=q+2*d; %用向量方法计算迭代后处于4k 位置上的点的坐标 n=m; %迭代后新的结点数目endplot(p(:,1),p(:,2)) %绘出每相邻两个点的连线axis([0 10 0 10])实验数据记录:由上面的程序,可得到如下的Koch 分形曲线:2、由四边形的四个初始点出发,对于四边形的每条边,生成元如下:可得到火焰般的图形。
基于Matlab的混沌特性分析

基于Matlab的混沌特性分析混沌现象是指那些看似无序但又具有确定性的系统行为。
混沌特性分析是指对混沌系统进行一系列统计和数学分析的方法,以揭示其内在的规律和动力学特性。
Matlab是一种强大的数值计算软件,具有丰富的功能和工具箱,适于进行混沌特性分析。
下面将介绍基于Matlab的混沌特性分析的一些常用方法。
Matlab可以用来绘制混沌系统的相图和轨迹图。
通过绘制相图,可以观察到混沌系统的轨迹在相空间中的分布和演化规律,从而揭示出系统的吸引子和稳定周期等特性。
可以使用Matlab中的plot函数来绘制相图和轨迹图。
Matlab可以用来计算混沌系统的Lyapunov指数。
Lyapunov指数是衡量系统对初始条件的敏感程度的指标,它可以用来判断系统是否具有混沌特性。
通过计算系统在相空间中相邻轨道的分离率,可以得到Lyapunov指数的估计值。
在Matlab中,可以使用内置的函数lyapunov来计算Lyapunov指数。
Matlab还可以用来分析混沌系统的频谱特性。
混沌系统的频谱通常具有分形结构,即呈现出分形维度的特征。
通过计算系统的功率谱密度和分形维度,可以揭示混沌系统的频谱特性。
可以使用Matlab中的fft函数来计算功率谱密度,并使用fractal函数来计算分形维度。
Matlab还可以用来分析混沌系统的分岔图和吸引子。
分岔图是研究混沌系统的参数变化对系统行为的影响的重要工具,它可以帮助我们了解系统从周期运动向混沌运动转变的过程。
吸引子是描述混沌系统在相空间中的吸引轨道的几何形状,通过分析吸引子的分维和奇异性等特性,可以揭示混沌系统内在的规律。
可以使用Matlab中的bifurcation函数来绘制分岔图,并使用attractor函数来绘制吸引子。
基于Matlab的混沌特性分析可以帮助我们揭示混沌系统的规律和动力学特性。
通过绘制相图和轨迹图、计算Lyapunov指数、分析频谱特性、绘制分岔图和吸引子等,可以全面而深入地了解混沌系统的行为。
混沌信号的产生 matlab

混沌信号的产生及其在Matlab中的实现一、混沌信号的概念与特点混沌是一种在确定性系统中表现出的随机、不可预测的行为。
混沌系统具有以下几个显著特征:1. 灵敏依赖于初值:在混沌系统中,微小的初值变化会导致系统行为的巨大变化,这就是所谓的“蝴蝶效应”。
2. 随机性和周期性:混沌系统表现出随机性和周期性的叠加,使得系统的行为呈现出复杂的、看似无序的特征。
3. 分形结构:混沌系统的轨迹具有分形结构,表现出自相似性和自组织性。
二、混沌信号的产生原理混沌信号的产生通常基于非线性动力系统模型,其中最经典的混沌系统包括 Logistic 映射、Henon 映射等。
混沌信号的产生一般遵循以下步骤:1. 选择合适的混沌系统模型,比如 Logistic 映射:$x_{n+1} =rx_n(1-x_n)$。
2. 选择初值和模型参数,并设定迭代次数。
3. 进行迭代计算,得到混沌信号的时域序列。
三、Matlab 中的混沌信号生成Matlab 是一种强大的科学计算软件,提供了丰富的工具箱和函数,使得混沌信号的产生和分析变得非常简单。
在Matlab 中,可以通过以下几种方法产生混沌信号:1. 直接求解微分方程:利用ode45函数求解混沌系统的微分方程,得到混沌时域序列。
2. 迭代计算:利用for循环结构进行模型的迭代计算,得到混沌信号的时域序列。
3. 利用现成的工具箱:Matlab 提供了一些专门用于产生混沌信号的工具箱,比如 ChaosBox。
四、示例代码以下是一个利用 Logistic 映射产生混沌信号的示例代码:```matlabLogistic 映射参数r = 3.9;时域序列长度N = 1000;初值x0 = 0.1;初始化时域序列x = zeros(1, N);x(1) = x0;迭代计算for i = 1:N-1x(i+1) = r * x(i) * (1 - x(i));end绘制混沌信号时域图plot(x);xlabel('时域');ylabel('信号幅值');title('Logistic 映射产生的混沌信号');```五、混沌信号的应用混沌信号作为一种具有随机性和周期性的信号,具有广泛的应用价值,包括但不限于:1. 加密通信:混沌信号可用于加密通信系统中的信息传输,利用混沌的随机特性可以提高数据的安全性。
MATLAB 函数的迭代、混沌与分形

取其它的初值做试验
初值 -40000 -500 -20 0 4 4.9 5 5.1 6 20 100 1000 收敛性 收敛于17 收敛于17 收敛于17 收敛于17 收敛于17 收敛于17 收敛于5 得到收敛点的迭代次数 16 16 16 17 17 19 0 19 17 12 14 14
2
实验四
函数的迭代、 函数的迭代、混沌与分形
1、 定义 、 给定某个初值, 给定某个初值,反复作用以同一个函数的 过程称为迭代 ,一般形式为
x0 , x1 = f (x0 ), x2 = f (x1 ),⋯, xn = f (xn−1 ),⋯
它生成了一个序列{ 它生成了一个序列 xn },称为迭代序列. ,称为迭代序列.
f (x) = αx(1− x) (0 ≤ x ≤1)
12
6.人口增长的 人口增长的Logistic模型 人口增长的 模型
xn+1 =αxn (1− xn )
f (x) = αx(1− x) (0 ≤ x ≤1)
称为Logistic映射 映射 称为
13
7. Feigenbaum图 图 对于Logistic 映射,取a=2.5,我们通过离 映射, 对于 , 散图形观察迭代的收敛情况。 散图形观察迭代的收敛情况。
4
3.分式线性函数的迭代 分式线性函数的迭代
25x −85 例: f (x) = x +3
先取初值x 先取初值 0=5.5
f=inline('(25*x-85)/(x+3)');%先定义函数 先定义函数 x0=5.5; for i=1:1:20 x0=f(x0); fprintf('%g,%g\n',i,x0); end
基于Matlab的混沌特性分析

基于Matlab的混沌特性分析混沌是一种非线性动力学系统的行为,具有高度敏感性和指数级的指数增长,包括其随机性和不可预测性。
Matlab是一种强大的数学软件,提供了广泛的混沌特性分析工具,可以用于研究和分析各种混沌系统的行为。
混沌系统的特点是其高度敏感性,意味着系统的初始条件对于系统的进一步发展具有非常大的影响。
这种敏感性表现为所谓的“蝴蝶效应”,即小的扰动可能会导致系统的行为变化。
因此,混沌系统不存在稳态或周期性行为,而在演化过程中表现出复杂的非周期性、非周期性和随机性行为。
Matlab提供了许多用于生成和可视化混沌系统的工具。
其中一种常见的混沌系统是Lorenz方程,它由Edward Lorenz在1963年引入,是描述大气科学中气流流动的重要模型之一。
它的方程形式如下:dx/dt = σ(y-x)dy/dt = x(ρ-z)-ydz/dt = xy-βz其中x、y和z是系统的状态变量,t是时间,而σ、ρ和β是系统的参数。
使用Matlab中的ode45函数可以有效地求解此系统的状态变量,其中tspan是时间间隔,而y0是初值。
通过即时绘图工具,可以可视化结果,以获得混沌系统在相空间中的行为。
此外,Matlab还提供了其他混沌分析工具。
例如,Lyapunov指数可以用来衡量系统的敏感性和指数增长,而Fractal维度可以用来描述系统的分形特征。
这些工具可以帮助研究人员更好地理解混沌系统的行为以及其在各种实际应用中的应用。
总之,在Matlab的帮助下,分析和可视化混沌系统的特性和动力学行为变得更加容易和直观。
利用这些工具可以更好地理解混沌系统的复杂性以及其对实际问题的影响,并有可能推动各种领域的深入研究。
Matlab中的分形几何和混沌理论技巧

Matlab中的分形几何和混沌理论技巧随着计算机科学和数学的不断发展,分形几何和混沌理论在许多领域中得到了广泛的应用。
作为一种强大的科学计算工具,Matlab提供了许多实用的技巧,使得分形几何和混沌理论的研究更加简单和高效。
本文将介绍一些在Matlab中使用分形几何和混沌理论的技巧,探索其在数学、物理和工程等领域的应用。
一、分形几何分形几何是一种研究自相似结构和复杂物体的数学理论。
Matlab提供了一系列强大的函数和工具,用于生成和分析分形几何图形。
1. 使用Fractal函数库Matlab中的Fractal函数库提供了许多用于生成各种分形图形的函数。
例如,使用Barnsley函数可以创建分形植物或分形地形图像,使用Mandelbrot函数可以绘制Mandelbrot集合的图像。
这些函数不仅提供了生成图形的算法,还可以通过调整参数来控制图形的细节。
2. 自定义分形函数除了使用现有的函数库,Matlab还允许用户定义自己的分形函数。
通过编写自定义函数,用户可以创建符合特定需求的分形图形。
例如,可以定义一个自相似函数来生成分形树状结构,或者定义一个混沌映射来生成分形图像。
3. 分形几何的应用分形几何在许多领域中具有广泛的应用。
在数学中,分形理论可以用于研究复杂系统和非线性动力学。
在物理学中,分形几何可以解释复杂的自然现象,例如分形天线的电磁波辐射特性。
在工程领域,分形几何可以用于设计具有特定性能的材料结构。
二、混沌理论混沌理论是研究非线性动力学系统中的无序行为的数学理论。
混沌现象具有极高的灵敏度和迅速的演变速度,可以用来描述一些看似随机但又遵循确定性规律的系统。
Matlab提供了一系列用于研究和模拟混沌系统的函数和工具。
1. 混沌映射Matlab中的Chaos函数库提供了许多常见的混沌映射函数,例如Logistic映射、Henon映射和Lorenz映射。
用户可以通过调整参数和初始条件来探索这些混沌映射的行为。
MATLAB中的混沌系统建模与分析指南

MATLAB中的混沌系统建模与分析指南引言混沌系统是一类表现出复杂、不可预测、非周期性行为的动力学系统。
由于其具有高度敏感性和非线性特性,混沌系统一直备受研究者的关注。
在科学研究和工程领域中,混沌系统的建模与分析对于了解和预测系统的行为非常重要。
而MATLAB作为一种强大的数值计算和数据可视化工具,可以帮助我们进行混沌系统的建模与分析。
本文将介绍MATLAB中的混沌系统建模与分析指南。
第一部分:混沌系统建模混沌系统的建模是研究混沌现象的起点。
在MATLAB中,我们可以通过定义差分方程或微分方程的方式来建立混沌系统的数学模型。
1.1 确定方程形式在建模之前,我们首先需要确定混沌系统的方程形式。
常见的混沌方程包括Logistic映射方程、Lorenz方程等。
以Logistic映射方程为例,其表达式可以表示为:x(n+1) = r * x(n) * (1 - x(n))其中,x是系统状态的变量,n表示时间步长,r是控制参数。
在MATLAB中,我们可以通过定义一个差分方程来表示这个方程,并使用循环语句进行迭代计算。
1.2 设置初始条件在建模过程中,我们还需要设置混沌系统的初始条件。
在Logistic映射方程中,初始条件通常在[0,1]之间选择一个值。
在MATLAB中,我们可以使用rand函数生成一个在指定区间内的随机数作为初始条件。
1.3 模拟系统行为建立混沌系统的数学模型后,我们可以使用MATLAB进行系统行为的模拟。
通过迭代计算,我们可以获得混沌系统的时间序列。
在MATLAB中,我们可以定义一个循环,根据差分方程进行迭代计算,将每一步的结果保存到一个向量中。
通过设定迭代次数和控制参数的不同取值,我们可以观察到不同的动力学行为,例如周期性、混沌和收敛等。
第二部分:混沌系统分析混沌系统的分析对于理解和预测系统的行为非常重要。
MATLAB提供了许多工具和函数,可以帮助我们对混沌系统进行各种分析。
2.1 相图分析相图是了解混沌系统行为的重要工具。
MATLAB、Simulink混沌理论仿真

毕业设计(论文)原创性声明本人郑重声明:所提交的毕业设计(论文),是本人在导师指导下,独立进行研究工作所取得的成果。
除文中已注明引用的内容外,本毕业设计(论文)不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
对本研究做出过重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明并表示了谢意。
论文作者签名:日期:年月日摘要混沌在现代科学与工程学领域的应用十分广泛,混沌现象存在于自然界各个领域,包括通讯领域、气象学领域、生物学领域、医学诊断疾病等方面。
学习混沌理论在未来的发展过程对我们是很有帮助的。
在非线性的世界里,通过混沌理论洞察所有的非线性运动,对其进行控制和掌握。
通过非线性电路对混沌系统进行分析和理解,进而构造出符合二阶混沌系统的非线性电路和函数模型。
Duffing 方程就是典型的二阶非线性方程。
运用MATLAB/Simulink对其混沌系统进行仿真实现,验证混沌系统的基本特性。
关键词:混沌;非线性;Duffing方程; MATLAB/SimulinkABSTRACTChaos widely used in modern science and engineering and chaos phenomenon exists in various fields of nature, including the communications field, the field of meteorology, biology, medical diagnosis of diseases. Learning Chaos Theory is very helpful to us in the development of this course in the future. In a nonlinear world, insight into the chaos theory, We can control and master non-linear movement. We analyze and understand the chaotic system via nonlinear circuit, and then construct a second-order chaotic systems of nonlinear circuits and function model. Duffing equation is a typical second-order nonlinear equation. Using MATLAB/Simulink, we complete the chaotic system simulation and test the basic characteristics of chaotic systems.Key words:Chaos;nonlinear;Duffing equation;MATLAB/Simulink目录第一章绪论 (1)1.1混沌理论 (1)1.2混沌的应用 (2)第二章二阶混沌系统的仿真实现 (5)2.1混沌系统 (5)2.1.1混沌产生的数学模型 (5)2.1.2 奇异吸引子与分形 (6)2.1.3 混沌系统的特征 (7)2.1.4 研究混沌的主要方法 (8)2.2 二阶混沌系统的实现 (9)第三章二阶非线性电路仿真实现 (15)3.1 Simulink仿真 (17)3.2 MATLAB语句命令演示模拟 (19)第四章结论 (22)致谢 (25)参考文献 (26)附录A (27)第一章绪论1.1混沌理论什么是混沌?现代科学意义上是很难得出确切的定义,之所以这样是因为:到目前为止,还没有足够和统一数学定理可以将混沌理论完全表达出来,在数学理论的基础上通过混沌系统所表现出的普遍现象总结归纳出混沌的本质。
利用Matlab进行分形分析和混沌系统建模

利用Matlab进行分形分析和混沌系统建模Matlab是一种非常强大的数学软件,它被广泛应用于科学研究和工程领域。
其中,分形分析和混沌系统建模是Matlab独特的应用之一。
本文将深入探讨利用Matlab进行分形分析和混沌系统建模的方法和技巧。
1. 引言在现代科学中,许多自然现象和复杂系统都表现出分形和混沌的特征。
这些特征对于理解和模拟真实世界中的各种现象非常重要。
Matlab作为一种功能强大的数学软件,为我们提供了丰富的工具和函数,用于分析和建模分形和混沌系统。
2. 分形分析分形是一种具有自相似性的几何形状,其特点是在不同尺度上具有相似的结构和形状。
Matlab提供了许多用于分形分析的函数和工具包,如boxcount、fractal、mandelbrot等。
我们可以使用这些函数来生成和分析分形图形,并计算其维数和特征。
例如,我们可以使用Matlab的boxcount函数来计算分形图形的盒计数维数。
首先,我们可以使用fractal函数生成一个分形图形,然后使用boxcount函数对其进行盒计数。
通过不断改变盒子的大小,我们可以计算出盒子的数量与尺寸之间的关系,从而得到分形图形的维数。
3. 混沌系统建模混沌系统是一类表现出极其敏感的初始条件的非线性动力系统。
这种系统展现出了高度的不确定性和随机性。
在Matlab中,我们可以建立混沌系统的模型,并进行仿真和分析。
Matlab提供了丰富的函数和工具包,用于建模和分析混沌系统。
例如,我们可以使用ode45函数来求解混沌系统的常微分方程,并生成系统的时间序列。
然后,我们可以使用plot函数绘制系统的相图和轨迹,并分析其特征。
另外,Matlab还提供了Lorenz系统、Henon映射、Logistic映射等经典混沌系统的建模工具包。
我们可以直接调用这些函数来生成和分析这些混沌系统,并探索它们的特性和行为。
4. 分形分析与混沌系统建模的应用分形分析和混沌系统在众多领域中都有广泛的应用。
混沌系统matlab代码

混沌系统通常指的是非线性、动力学复杂的系统,其行为难以预测。
在MATLAB中,您可以模拟混沌系统的行为。
以下是一个简单的混沌系统(例如,Logistic映射)的MATLAB 代码示例:
```matlab
% 定义参数和初始条件
r = 3.9; % 控制参数
x0 = 0.4; % 初始条件
n = 100; % 迭代次数
% 初始化数组来存储混沌序列
x = zeros(1, n);
x(1) = x0;
% 迭代计算混沌序列
for i = 2:n
x(i) = r * x(i-1) * (1 - x(i-1));
end
% 绘制混沌序列
plot(1:n, x);
title('混沌序列');
xlabel('迭代次数');
ylabel('值');
```
上述代码演示了一个简单的Logistic映射的混沌系统,其中`r` 是控制参数,`x0` 是初始条件,`n` 是迭代次数。
代码使用一个循环来迭代计算混沌序列,并通过`plot`函数绘制结果。
请注意,混沌系统有许多不同的方程和变种,具体的模拟方法和参数设置会根据您选择的系统而异。
您可以根据特定的混沌系统方程和参数来调整MATLAB代码以模拟不同的混沌行为。
此外,MATLAB还提供了一些混沌工具箱,可用于更复杂的混沌系统模拟和分析。
10种混沌映射matlab

10种混沌映射matlab如何在MATLAB中实现10种混沌映射引言:混沌理论是非线性动力学研究的一个重要分支,它研究的是一类具有确定性但展现出随机行为的系统。
混沌映射是混沌理论的基础,通过它可以生成一系列具有随机性质的数值序列。
本文将介绍10种经典的混沌映射,并提供在MATLAB中实现它们的详细步骤。
一、Logistic映射Logistic映射是最早被研究的混沌映射之一,它的迭代公式为:x(n+1) = r * x(n) * (1 - x(n))其中,x(n)表示第n次迭代的值,r是产生的随机参数。
在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Logistic映射:1. 初始化参数:迭代次数N = 1000;初始值x = zeros(N, 1);随机参数r = 3.9;2. 进行迭代计算:初始化初始值x(1) = 0.5;进行迭代计算for n = 2:Nx(n) = r * x(n-1) * (1 - x(n-1)); end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot(1:N, x);二、Henon映射Henon映射是一种二维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = 1 - a * x(n)^2 + y(n)y(n+1) = b * x(n)其中,x(n)和y(n)分别表示第n次迭代的x坐标和y坐标,a和b是产生的随机参数。
在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Henon映射:1. 初始化参数:迭代次数N = 10000;初始值x = zeros(N, 1);y = zeros(N, 1);随机参数a = 1.4;b = 0.3;2. 进行迭代计算:初始化初始值x(1) = 0.1;y(1) = 0.1;进行迭代计算for n = 2:Nx(n) = 1 - a * x(n-1)^2 + y(n-1);y(n) = b * x(n-1);end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot(x, y);三、Tinkerbell映射Tinkerbell映射是一种二维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = x(n)^2 - y(n)^2 + a * x(n) + b * y(n)y(n+1) = 2 * x(n) * y(n) + c * x(n) + d * y(n)在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Tinkerbell映射:1. 初始化参数:迭代次数N = 100000;初始值x = zeros(N, 1);y = zeros(N, 1);随机参数a = 0.9;b = -0.6013;c = 2;d = 0.5;2. 进行迭代计算:初始化初始值x(1) = 0.1;y(1) = 0.1;进行迭代计算for n = 2:Nx(n) = x(n-1)^2 - y(n-1)^2 + a * x(n-1) + b * y(n-1);y(n) = 2 * x(n-1) * y(n-1) + c * x(n-1) + d * y(n-1); end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot(x, y);四、Ikeda映射Ikeda映射是一种二维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = u + d * cos(theta(n) - w)y(n+1) = v + d * sin(theta(n) - w)theta(n+1) = b - a / (1 + x(n)^2 + y(n)^2)在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Ikeda映射:1. 初始化参数:迭代次数N = 5000;初始值x = zeros(N, 1);y = zeros(N, 1); theta = zeros(N, 1); 随机参数u = 0.9;v = 0.6;a = 0.4;b = 6;d = 0.9;w = 0.4 * pi;2. 进行迭代计算:初始化初始值x(1) = 0.1;y(1) = 0.1;theta(1) = 0;进行迭代计算for n = 2:Ntheta(n) = b - a / (1 + x(n-1)^2 + y(n-1)^2);x(n) = u + d * cos(theta(n) - w);y(n) = v + d * sin(theta(n) - w);end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot(x, y);五、Lorenz映射Lorenz映射是一种三维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = x(n) + dt * a * (y(n) - x(n))y(n+1) = y(n) + dt * (x(n) * (b - z(n)) - y(n))z(n+1) = z(n) + dt * (x(n) * y(n) - c * z(n))在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Lorenz映射:1. 初始化参数:时间步长dt = 0.01;时间序列t = 0:dt:50;随机参数a = 10;b = 28;c = 8/3;初始值x = zeros(size(t));y = zeros(size(t));z = zeros(size(t));x(1) = 0.1;y(1) = 0.1;z(1) = 0.1;2. 进行迭代计算:进行迭代计算for n = 1:numel(t)-1dx = a * (y(n) - x(n));dy = x(n) * (b - z(n)) - y(n);dz = x(n) * y(n) - c * z(n);x(n+1) = x(n) + dt * dx;y(n+1) = y(n) + dt * dy;z(n+1) = z(n) + dt * dz;end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot3(x, y, z);六、Chen映射Chen映射是一种三维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = a * x(n) - y(n) * z(n)y(n+1) = c * y(n) + x(n) * z(n)z(n+1) = -b * z(n) + x(n) * y(n)在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Chen映射:1. 初始化参数:迭代次数N = 10000;初始值x = zeros(N, 1);y = zeros(N, 1);z = zeros(N, 1);随机参数a = 35;b = 3;c = 28;2. 进行迭代计算:初始化初始值x(1) = 0.1;y(1) = 0.1;z(1) = 0.1;进行迭代计算for n = 2:Nx(n) = a * x(n-1) - y(n-1) * z(n-1);y(n) = c * y(n-1) + x(n-1) * z(n-1);z(n) = -b * z(n-1) + x(n-1) * y(n-1);end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot3(x, y, z);七、Genesio-Tesi映射Genesio-Tesi映射是一种三维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = y(n)y(n+1) = z(n)z(n+1) = -a * x(n) - b * y(n) - c * z(n) - x(n)^3 + u(n)在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Genesio-Tesi映射:1. 初始化参数:迭代次数N = 10000;初始值x = zeros(N, 1);y = zeros(N, 1);z = zeros(N, 1);随机参数a = 0.1;b = 0.1;c = 14;u = 1;2. 进行迭代计算:初始化初始值x(1) = 1;y(1) = 1;z(1) = 1;进行迭代计算for n = 2:Nx(n) = y(n-1);y(n) = z(n-1);z(n) = -a * x(n-1) - b * y(n-1) - c * z(n-1) - x(n-1)^3 + u; end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot3(x, y, z);八、Newton-Leipnik映射Newton-Leipnik映射是一种三维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = x(n) + 0.1 * (y(n) - x(n)^5)y(n+1) = y(n) + 0.1 * (z(n) - y(n)^5)z(n+1) = z(n) + 0.1 * (-0.4 * z(n) - x(n) * y(n))在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Newton-Leipnik映射:1. 初始化参数:迭代次数N = 100000;初始值x = zeros(N, 1);y = zeros(N, 1);z = zeros(N, 1);2. 进行迭代计算:初始化初始值x(1) = 0.1;y(1) = 0.2;z(1) = 0.3;进行迭代计算for n = 2:Nx(n) = x(n-1) + 0.1 * (y(n-1) - x(n-1)^5);y(n) = y(n-1) + 0.1 * (z(n-1) - y(n-1)^5);z(n) = z(n-1) + 0.1 * (-0.4 * z(n-1) - x(n-1) * y(n-1)); end3. 可视化生成的混沌序列:绘制混沌序列plot3(x, y, z);九、Zaslavskii映射Zaslavskii映射是一种三维混沌映射,其迭代公式为:x(n+1) = a * x(n) + y(n) * z(n)y(n+1) = b * y(n) + z(n) * x(n)z(n+1) = c * z(n) + x(n) * y(n) + x(n) * z(n)在MATLAB中,可以通过以下步骤实现Zaslavsk。
MATLAB中的分形数学方法介绍

MATLAB中的分形数学方法介绍分形是一种迷人且富有挑战性的数学领域,在现代科学和工程中有着广泛的应用。
MATLAB作为一种出色的计算工具,提供了丰富的分形数学方法和相关函数,使得研究者能够更方便地探索和实现分形数学的各种应用。
本文将介绍一些常见的MATLAB中的分形数学方法以及它们的应用。
首先,让我们从最经典的分形图像开始,即“分形树”。
分形树是一种具有自相似性质的图形,它的分支结构在各个层次上都呈现出类似的形状。
在MATLAB中,我们可以使用递归算法来生成分形树。
首先定义一个起始点,然后在每一个分支处分别生成更小的分支,直到达到指定的层数。
接下来,我们介绍分形图像中的另一个重要概念:分形维度。
分形维度是描述分形图像复杂性的一个重要指标,它可以帮助我们量化和比较不同分形图像的特征。
在MATLAB中,我们可以使用盒计数法来计算一个图像的分形维度。
该方法通过在图像上放置越来越小的盒子,并统计图像中相应位置包含的点的个数,从而得到一个关于盒子尺寸的函数。
通过对这个函数进行线性拟合,我们可以得到图像的分形维度。
除了生成图像和计算分形维度外,MATLAB还提供了其他一些强大的分形数学方法。
例如,通过MATLAB的迭代函数系统,我们可以构建一些令人惊叹的分形图案。
迭代函数系统是指由一系列函数和相应的权重所构成的系统,通过重复应用这些函数,并根据权重分配概率来生成图像。
通过调整函数和权重的选择,我们可以创造出各种各样的分形图案。
此外,MATLAB还提供了许多用于分形分析和建模的工具。
例如,我们可以使用MATLAB的分形相关函数来计算一个时间序列数据的分形维度,从而分析其复杂性和变化规律。
此外,MATLAB还提供了一些用于生成分形地形模型的函数,这对于地理信息系统和仿真研究非常有用。
综上所述,MATLAB为分形数学提供了丰富的工具和函数,使得研究者能够更方便地探索和实现分形数学的各种应用。
无论是生成分形图像、计算分形维度还是进行分形分析和建模,MATLAB都能够提供强大的支持。
MATLAB中的混沌理论和应用

MATLAB中的混沌理论和应用引言:混沌理论是一门重要且广泛应用于科学和工程领域的学科,它研究的是那些看似无法预测的、无序的、非线性的系统行为。
混沌现象的研究不仅对于了解自然界的规律有着重要意义,也有助于我们在信息处理、密码破解、通信领域等方面的应用。
而在MATLAB这样强大的数值计算和数据可视化工具的支持下,我们能更加便捷地研究和应用混沌理论。
一、混沌理论基础:混沌理论源于20世纪60年代的洛伦兹发现的一个关于天气预报的数学模型。
首先,我们需要理解混沌系统的几个基本概念:敏感依赖于初始条件、奇异吸引子和分岔。
敏感依赖于初始条件意味着一个微小的变化可能会引起系统行为的巨大变化。
奇异吸引子是指系统的轨迹将在有限的空间内游荡,并展现出无限的复杂性。
而分岔则是指系统参数的微小变动可能会引起系统行为的剧烈变化。
二、混沌系统的建模与仿真:在MATLAB中,我们可以使用数值方法对混沌系统进行建模和仿真。
通过定义差分方程或微分方程来描述系统的演化过程,并利用数值计算的方式来求解这些方程。
例如,洛伦兹方程是描述流体力学中对流运动的基本方程之一,也是混沌系统的经典模型之一。
通过编写MATLAB脚本,我们可以模拟并可视化洛伦兹系统的行为,如吸引子的轨迹、相空间的分布等。
三、混沌系统的控制与同步:混沌系统的控制与同步是混沌理论中一个重要的研究方向。
控制混沌系统意味着通过某种方法来驱动混沌系统的状态,使其趋于稳定或者遵循我们期望的行为。
而同步则是指多个混沌系统之间的状态在某种条件下保持一致。
在MATLAB中,我们可以使用各种控制方法和同步方案来实现对混沌系统的控制与同步。
例如,可以通过调整系统参数或设计合适的反馈控制来实现对混沌系统的控制。
同时,利用适当的耦合方式和同步算法,我们可以实现多个混沌系统之间的状态同步。
四、混沌系统在信息安全中的应用:混沌系统在信息安全领域有着广泛的应用。
混沌序列的高度复杂性和不可预测性使得它成为一种理想的加密手段。
matlab迭代。混沌,原因,分叉 Microsoft Word 文档

问题与实验3: 一元线性迭代的收敛性条件怎样表述? 关于迭代法收敛性的两个判别条件: a 、充分必要条件是:矩阵M 的谱半径(){}1,..,2,1max<==n i M iiλρ()b 、充分条件是:矩阵M 的某个算子范数M<1。
问题与实验4: 在本例中,12<M,这时迭代序列是收敛的,就本例或选择别的例子,按12<M和12≥M构造不同的迭代法,通过实验和比较,并给出你对实验结果的解释(如关于收敛性、收敛速度等),当然这需要你首先知道矩阵范数的概念,并且对它有比较好的理解。
设x 是方程组(5)的解,{}mx 是迭代法(6)生成的任一序列,因为f Mx x +=,f Mxx mm +=+1()()()0221x x Mx x Mx x M x x mm m m -==-=-=--- ,设D = diag (a 11, a 22, …, a nn ),将AX = b 改写为: AX = (D – (D - A )) x = b DX = (D - A ) x + bX = (I – D -1A ) x + D -1b记 B = I – D -1A F = D -1 b 则迭代格式的向量表示为F BX Xk k +=+)()1( B称为雅克比迭代矩阵。
由此可知要判断X 是否收敛只需看M 的谱半径是否小于1,既有一其中I 是单位i 矩阵,D 是提取A 的对角线上的元素。
下判断条件:充要条件:(1) (){}1,..,2,1max<==n i M iiλρ.(2)充分条件是:矩阵M 的某个算子范数M<1.并且我们知道当M 越小的时候其收敛的速度越快。
并且还可以知道当初始值越接近精确解时收敛速度越快。
这是由于迭代的公式所定的。
下面来看另一个例子:X1+2X2+-2X3=1 X1+X2+X3=1 2X1+2X2+X3=1雅可比法的迭代矩阵:A=[1 2 -2; 1 1 1; 2 2 1;] b=[1;1;1;] D=diag(diag(A)); LU=D-A; M=D\LU;p=max(abs(eig(M))) f=D\b; x=[]; z=[];x(:,1)=eye(3,1); N=200000000; for i=1:N;if norm(A*x(:,i)-b)<1e-010;m=i;breakelsex(:,i+1)=M*x(:,i)+f;z=x(:,i+1)endendme=norm(A*z-b)plot([1:length(x)],x)title('JACOBI ITERATION OF LINEAR EQUATIONS')A =1 2 -21 1 12 2 1b = 1 1 1p = 5.8106e-006(谱范数)可以看出是收敛的z=1 0 -1z =-1 1 -1z =-33 1m =4(迭代的次数)e =0(误差的估计)图像是:1 1.52 2.53 3.54-3-2-1123JACOBI ITERATION OF LINEAR EQUATIONSA=[9 -1 -1; -1 8 0; -1 0 9;] b=[7;7;8;] D=diag(diag(A)); LU=D-A; M=D\LU;p=max(abs(eig(M))) f=D\b; x=[]; z=[];x(:,1)=eye(3,1);N=200000000;for i=1:N;if norm(A*x(:,i)-b)<1e-010;m=i;breakelsex(:,i+1)=M*x(:,i)+f;z=x(:,i+1)endendme=norm(A*z-b)plot([1:length(x)],x)title('JACOBI ITERATION OF LINEAR EQUATIONS')A = 9 -1 -1-1 8 0-1 0 9b =7 7 8p =0.1620(谱范数)可以看出是收敛,m =16迭代的次数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
15
logistic=inline('u*x*(1-x)'); x0=0.5; for u=3.0:0.01:4 for i=1:300 x0=logistic(u,x0); if i>100 plot(u,x0,'k','linewidth',1); hold on; end; end; end; hold off
4
3.分式线性函数的迭代 分式线性函数的迭代
25x −85 例: f (x) = x +3
先取初值x 先取初值 0=5.5
f=inline('(25*x-85)/(x+3)');%先定义函数 先定义函数 x0=5.5; for i=1:1:20 x0=f(x0); fprintf('%g,%g\n',i,x0); end
8
4.迭代的可视化(蜘蛛网图) 迭代的可视化(蜘蛛网图) 迭代的可视化
9
(25 x-85)/(x+3) 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
0
2
4
6
8
10 x
12
14
16
18
20
f=inline('(25*x-85)/(x+3)'); x=linspace(1,202,202);y=linspace(1,202,202); x(1)=5.5; y(1)=0;x(2)=x(1);y(2)=x(1); for i=1:100 x(1+2*i)=x(2*i); y(1+2*i)=f(x(1+2*i)); x(2+2*i)=y(1+2*i); y(2+2*i)=y(1+2*i); end plot(x,y,'r'); hold on; syms x y; y=x; ezplot(x,[0,20]); ezplot(f(x),[0,20]); axis([0,20,0,20]); hold off
3
2、迭代序列的收敛性 、 满足: 设函数 f (x)满足: (1)对任意 x ∈(a, b), f (x) ∈(a, b) ; 对任意 (2) f (x)在( a , b)内可导,且存在常数 L使得 内可导, 内可导
f ′(x) ≤ L <1
则当初值 x0 ∈(a, b)时,由 f (x) 生成的迭代序 列收敛. 列收敛. 问题1:如果迭代序列收敛, 问题 :如果迭代序列收敛,收敛点会满足怎样 的条件? 的条件?
6
取其它的初值做试验
初值 -40000 -500 -20 0 4 4.9 5 5.1 6 20 100 1000 收敛性 收敛于17 收敛于17 收敛于17 收敛于17 收敛于17 收敛于17 收敛于5 收敛于17 收敛于17 收敛于17 收敛于17 收敛于17 得到收敛点的迭代次数 16 16 16 17 17 19 0 19 17 12 14 14
7
结论:只要初值不取为 , 结论:只要初值不取为5,迭代序列总收敛 于17。 。 易知, 的不动点恰好是17与 。 称为排斥 易知,f(x)的不动点恰好是 与5。5称为排斥 的不动点恰好是 点,17称为吸引点。 称为吸引点。 称为吸引点 问题2 为何17是吸引点 是排斥点 是吸引点, 是排斥点? 问题 为何 是吸引点,5是排斥点? 例1 用分式函数的迭代法近似计算 2
2
实验四
函数的迭代、 函数的迭代、混沌与分形
1、 定义 、 给定某个初值, 给定某个初值,反复作用以同一个函数的 过程称为迭代 ,一般形式为
x0 , x1 = f (x0 ), x2 = f (x1 ),⋯, xn = f (xn−1 ),⋯
它生成了一个序列{ 它生成了一个序列 xn },称为迭代序列. ,称为迭代序列.
19
6 5 4 3 2 1 0 -1 -2 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
11
5. 认识混沌 迭代序列如果不收敛,会出现什么情况? 迭代序列如果不收敛,会出现什么情况? 1. 迭代次数充分大时,迭代序列出现周期性 迭代次数充分大时, 重复
x0 , x1,⋯, xN , xN+1,⋯, xN+k−1 xN , xN+1,⋯, xN+k−1 ⋯ ⋯,
Байду номын сангаас
k称为该序列的周期 称为该序列的周期 2. 序列没有规律、杂乱无章,称之为混沌. 序列没有规律、杂乱无章,称之为混沌. 例
16
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0
3
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6
3.7
3.8
3.9
4
8.二维迭代与分形 二维迭代与分形 由两个二元函数 f (x, y)与 g(x, y) 取初值 ( x0, y0)构成的迭代 构成的迭代 xn+1 = f (xn , yn ) yn+1 = g(xn , yn ) 称为一个二维迭代. 称为一个二维迭代.
f (x) = αx(1− x) (0 ≤ x ≤1)
12
6.人口增长的 人口增长的Logistic模型 人口增长的 模型
xn+1 =αxn (1− xn )
f (x) = αx(1− x) (0 ≤ x ≤1)
称为Logistic映射 映射 称为
13
7. Feigenbaum图 图 对于Logistic 映射,取a=2.5,我们通过离 映射, 对于 , 散图形观察迭代的收敛情况。 散图形观察迭代的收敛情况。
14
一个试验:首先取a的值为 ,在(0,1)中随 一个试验:首先取 的值为3, , 中随 的值为 机取一数x 作为初值进行迭代,共迭代300次 机取一数 0作为初值进行迭代,共迭代 次 左右,丢弃起始的100次迭代的数据 次迭代的数据, 左右,丢弃起始的 次迭代的数据,在图 上绘出所有的点( 上绘出所有的点 a , xn )) (>100).然后慢慢 . 地增加a值 每增加一次, 地增加 值,每增加一次,都重复前面的步 骤,一直增加到a = 4为止,这样得到的图形, 一直增加到 为止,这样得到的图形, 为止 称为Feigenbaum图. 称为 图
syms x; f=inline('2.5*x*(1-x)'); x0=0.12; for i=1:1:10 换成2.5会怎样 %i换成 会怎样?进一步的, 换成 会怎样?进一步的, 此句前加上“ 此句前加上“if i>50”,后加 后加 plot(i,f(x0),'.'); 上“end;” x0=f(x0); hold on; end; hold off
18
例1 函数 f (x, y) = y − sin x 与 g(x, a) = a − x , 取a =3.1、初值为 、初值为(1.2,0) a=3.1;xn=1.2;yn=0; for n=1:100 xN=xn; yN=yn; xn=yN-sin(xN);yn=a-xN; plot(xn,yn,'k*'); axis([-5,7,-5,7]); hold on; pause(0.1); end; hold off
函数的迭代、 实验四 函数的迭代、 混沌与分形
1
实验目的
理解迭代的基本含义 掌握迭代数列的系列图形表示方法 以一类特殊二次函数(Logistic函数)为例, 以一类特殊二次函数(Logistic函数)为例, 掌握二次函数迭代数列的收敛性分析方法 熟悉编写函数迭代的Matlab程序 熟悉编写函数迭代的Matlab程序 了解二元函数迭代的方法及其图形特征
5
迭代次数 n 迭代序列 xn 1 6.17647 2 7.5641 3 9.85437 4 12.5529 5 14.7125 6 15.9668 7 16.5642 8 16.8218 9 16.9281 10 16.9711
迭代次数 n 迭代序列 xn 11 16.9884 12 16.9954 13 16.9981 14 16.9993 15 16.9997 16 16.9999 17 17. 18 17. 19 17. 20 17.