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[分享] 绘制出分叉和混沌图后,如何精确求解分叉位置?

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发表于 2024-5-24 10:12:36 | 显示全部楼层 |阅读模式

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问:我想使用Matlab绘制一张差分方程极限值的分叉图,横坐标是c,范围是3到4,纵坐标是{a(n)}稳定后的2^k个极限值,k可能是1、2、3、……、inf。{a(n)}的递推方程是a(1)=rand()*c,a(i+1)=a(i)*(c-a(i))。据说这个简单的差分方程能制造出分叉和混沌现象,我想把这个现象画出来。

AI答:要绘制差分方程 a(i+1) = a(i) * (c - a(i)) 的分叉图,并观察随着参数 c 的变化 a(n) 的极限行为,你可以按照以下步骤在 MATLAB 中实现:
初始化参数 c 的范围和步长。
对于每个 c 值,初始化随机种子(可选,以确保结果的可重复性)并迭代差分方程足够多次,直到达到稳定状态或达到某个最大迭代次数。
记录 a(n) 的稳定值(或迭代过程中的最后几个值)。
将这些稳定值与对应的 c 值一起绘制在图上。
下面是一个 MATLAB 脚本的示例,用于生成分叉图:
  1. c_range = 3:0.00001:4; % c 的范围和步长  
  2. max_iterations = 10000; % 最大迭代次数  
  3. bifurcation_values = zeros(length(c_range)*16, 1);  % 初始化用于绘制分叉图的数据  
  4. for i = 1:length(c_range)  % 循环遍历 c 的范围  
  5.     c = c_range(i);  % 取出一个c
  6.     a = rand()*c; % 初始化 a(1)  
  7.     for j = 1:max_iterations % 迭代差分方程  
  8.         a = a * (c - a); % 计算下一项
  9.         if j > max_iterations-16 % 记录最后16项数据
  10.             bifurcation_values(i*16-max_iterations+j) = a;  
  11.         end  
  12.     end  
  13. end  
  14. % 绘制分叉图  
  15. figure;  
  16. plot(linspace(3,4,length(bifurcation_values)), bifurcation_values, 'b.', 'Markersize', 1);  
  17. xlabel('c');  
  18. ylabel('Stable value of a(n)');  
  19. title('Bifurcation Diagram of the Difference Equation');  
  20. grid on;
复制代码

这个图画出来还是挺不错的,符合我的预期:
f.png
但是追问的回答我就不满意了,最终还得人工求解……

追问:如何求出c取什么值的时候是2叉、取什么值的时候是4叉、取什么值的时候是8叉、取什么值的时候是16叉、……、取什么值的时候是2^k叉?

答:要确定参数c取什么值时,差分方程a(i+1) = a(i) * (c - a(i))的解会展现出2^k叉的分叉现象,我们需要分析这个差分方程的稳定性和不动点。
首先,不动点是满足a = a * (c - a)的a值。解这个方程,我们得到两个不动点:
a = 0(对所有c都成立)
a = c(但只有当c在[0, 1]区间内时,这个不动点才是有效的,因为a(i)必须在[0, c]内)
对于混沌和分叉现象,我们主要关注c > 1的情况,因为当c <= 1时,差分方程只有一个有效的不动点a = 0,并且没有分叉现象。
分叉现象通常发生在不动点失去稳定性的时候。为了分析稳定性,我们需要考虑差分方程在不动点附近的线性化。但是,由于这个差分方程是非线性的,我们不能直接应用线性化的方法。相反,我们需要通过数值方法或图形分析来观察分叉现象。
然而,对于某些特定的c值,我们可以观察到2^k叉的分叉现象。这些值通常与差分方程的周期轨道有关。但是,要精确找出这些值,通常需要数值方法或符号计算工具。
不过,我们可以给出一些一般性的指导:
当c接近某个值时,如果差分方程的解开始展现出多个稳定的周期轨道,那么可能发生了分叉现象。
分叉的数量(即2^k)通常与周期轨道的数量和稳定性有关。当一个新的稳定周期轨道出现时,分叉的数量可能会翻倍。
为了找到这些特定的c值,你可以使用数值方法(如二分法、牛顿法等)来搜索使差分方程展现出特定分叉数量的c值范围。
请注意,由于这个差分方程的复杂性,找到精确的c值可能是困难的,而且可能需要大量的计算。因此,在实际操作中,你可能需要使用数值工具或编程来辅助你的分析。
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毋私小惠而伤大体  毋借公论以快私情
 楼主| 发表于 2024-5-24 10:43:48 | 显示全部楼层
把c=[3.562, 3.572]这个区间放大,可以发现分叉越来越快,下一个分叉区间的长度仅为上一个分叉区间的长度的1/4,如下图所示:
f.png
据此应该能大致估算出2叉、4叉、8叉、……、2^k叉所在的区间
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发表于 2024-5-24 13:14:27 来自手机 | 显示全部楼层
这个属于混沌理论,没有极限,只有混沌
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发表于 2024-5-24 13:28:12 来自手机 | 显示全部楼层
https://blog.csdn.net/weixin_42207434/article/details/132527164
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发表于 2024-5-24 15:06:21 | 显示全部楼层
非线性科学丛书《从抛物线谈起——混沌动力学引论》(作者)郝柏林 上海科技教育 1993年9月第1版.pdf
https://pan.baidu.com/share/link ... ;_at_=1716534276748
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发表于 2024-5-24 15:35:07 | 显示全部楼层
Mathematica 代码:
Lyapunov Exponents for the Logistic Map
  1. Manipulate[
  2. Column[{
  3.    ListPlot[
  4.     Flatten[logisticMapOrbitCF[#, n] & /[url=home.php?mod=space&uid=6175]@[/url]
  5.       Range[a[[1]] - .04/magH, Min[1, a[[1]] + .04/magH],
  6.        ControlActive[.6, 0.15]/magH/pts], 1],
  7.     PlotStyle -> {RGBColor[.25, .43, .82], AbsolutePointSize[1]},
  8.     PlotLabel -> Style["Bifurcation Diagram", 9],
  9.     PlotRange -> {{a[[1]] - .04/magH,
  10.        a[[1]] + .04/magH}, {a[[2]] - .52/magV, a[[2]] + .5/magV}},
  11.     AxesOrigin -> {a[[1]] - .04/magH, Automatic},
  12.     ImagePadding -> {{15, 12}, {20, 6}}, AspectRatio -> .65,
  13.     ImageSize -> 500],
  14.    ListPlot[{#, lyapListCF[#, n]} & /@
  15.      Range[a[[1]] - .04/magH, Min[1, a[[1]] + .04/magH],
  16.       ControlActive[.6, 0.15]/magH/pts],
  17.     PlotLabel -> Style["Lyapunov Exponent", 9], Joined -> True,
  18.     PlotStyle -> RGBColor[.49, 0, 0],
  19.     PlotRange -> {{a[[1]] - .04/magH,
  20.        a[[1]] + Min[1, .04/magH]}, {Full, .5}},
  21.     AxesOrigin -> {a[[1]] - .04/magH, 0}, Ticks -> {Automatic, {0}},
  22.     ImagePadding -> {{16, 12}, {12, 0}}, AspectRatio -> .14,
  23.     ImageSize -> 500]}, Spacings -> 0, Frame -> True],
  24. {{a, {.85, 0.5}}, {0.7, 0}, {1, 1}, Locator,
  25.   Appearance -> Style["\[CirclePlus]", RGBColor[.49, 0, 0], Bold, 18]},
  26. Style["zoom", Bold],
  27. "horizontal",
  28. {{magH, .26667, ""}, .1, 10, .1, VerticalSlider, ImageSize -> Small},
  29. Delimiter,
  30. "vertical",
  31. {{magV, 1, ""}, .1, 10, .1, VerticalSlider,
  32.   ImageSize -> Small}, Delimiter,
  33. {{n, 1000, "number of iterates"}, ControlType -> None},
  34. {{pts, 2000, "number of \[Lambda] values"}, ControlType -> None},
  35. Button["reset", a = {.85, 0.5}; magH = .26667; magV = 1; n = 1000;
  36.   pts = 2000],
  37. Button["detail", n = 2000; pts = 4000],
  38. ControlPlacement -> Left,
  39. AutorunSequencing -> {{1, 10}, {2, 5}, {3, 5}},
  40. TrackedSymbols :> {a, magH, magV, n, pts},
  41. Initialization :> (
  42.    logisticMapOrbitCF =
  43.     Compile[{{\[Lambda], _Real}, {n, _Integer}}, {\[Lambda], #} & /@
  44.       Take[NestList[4. \[Lambda] # (1. - #) &, \[Lambda], n], -24]];
  45.    lyapListCF =
  46.     Compile[{{\[Lambda], _Real}, {n, _Integer}},
  47.      Mean[(Log[Abs[4. \[Lambda] (1. - 2 #)]] & /@
  48.         NestList[4. \[Lambda] # (1. - #) &, \[Lambda], n])]]
  49.    )]
复制代码
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发表于 2024-5-24 15:41:21 | 显示全部楼层
Mathematica 代码:
Hénon Map Visualization

  1. Henon[\[Alpha]_, \[Beta]_, x0_, y0_, n_] := Module[{h0},
  2.    h0 [{x_, y_}] := {1 - \[Alpha] x^2 + y, \[Beta] x};
  3.    NestList[h0, {x0, y0}, n]
  4.    ];
复制代码

  1. Manipulate[
  2. ListPlot[Henon[\[Alpha], \[Beta], 0.0, 0.0, 20000], Axes -> False,
  3.   Background -> GrayLevel[0.05],
  4.   PlotStyle -> {LightOrange, Opacity[opacity], PointSize[pointSize]},
  5.   ImageSize -> {520, 380}],
  6. {{\[Alpha], 0.0973}, 0.0001, 0.1, Appearance -> "Labeled"},
  7. {{\[Beta], 0.99973}, 0.99, 0.99999, Appearance -> "Labeled"},
  8. {{opacity, 0.45}, 0.1, 0.9, Appearance -> "Labeled"},
  9. {{pointSize, Tiny, "point size"}, {Tiny -> "tiny", Small -> "small"}},
  10. SaveDefinitions -> True]
复制代码
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发表于 2024-5-24 16:08:23 | 显示全部楼层
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feigenbaum.rar (169.61 KB, 下载次数: 2)
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 楼主| 发表于 2024-5-26 13:50:38 | 显示全部楼层
当c=3时,1叉分成2叉,分叉位置是(3,2)

当c=3.44948974278317809819728407470589时,2叉分成4叉,分叉位置是(c,1.51763809020504152469779767524810)和(c,2.93185165257813657349948639945779)

这个c的精确值是1+sqrt(6)

当c=3.5440903595519228536159659866...时,4叉分成8叉,这个常数的前102位对应这个数列:

https://oeis.org/A086181

当c=3.5644072660954325977735575865...时,8叉分成16叉,这个常数的前99位对应这个数列:

https://oeis.org/A091517

而16叉→32叉、32叉→64叉……的精确分叉位置,目前我还没找到,粗糙的数据如下表所示:

f.png

表格出处:https://wiki.swarma.org/index.php/Logistic%E6%98%A0%E5%B0%84

当c=3.56994567187...时,分成∞叉,这个常数目前在OEIS里已经延长到94位了,链接如下:

https://oeis.org/A098587
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