双峰逻辑映射【基于matlab的动力学模型学习笔记_7】

2023-10-30

/*仅当作学习笔记,若有纰漏欢迎友好交流指正,此外若能提供一点帮助将会十分荣幸*/

本文利用Lyapunov指数,着重从混沌特性展现双峰逻辑映射与逻辑映射之间的区别。

所谓的一维双峰逻辑映射,是因为它在第一次迭代中会出现一个双峰,如下图所示

 图1.双峰映射的第一次迭代

其动力学方程为:

式中r为系统参数。

可以看到,其动力学方程与传统逻辑映射的动力学方程x{_{n+1}}^{}=r(x{_{n+1}}^{}-x{_{n+1}}^{2})类似,并且在系统参数取得r\in [0,4]时(逻辑系统参数只能取得[0,4]),它们Lyapunov图谱也相近,如下所示:

 图2.双峰逻辑映射与逻辑映射Lyapunov对比图(绿色代表双峰逻辑映射,红色代表逻辑映射)

而如果我们扩大控制参数r的取值范围,我们可得双峰逻辑映射的Lyapunov图谱为

图3.双峰逻辑映射Lyapunov图

我们知道Lyapunov值取正时,代表系统出现混沌。由此可见,相比于传统的逻辑映射,双峰逻辑映射具有更复杂、参数变化范围更广的混沌情形,这也有利于构造出更加复杂的量子等效映射 

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