使用python畫(huà)出邏輯斯蒂映射(logistic map)中的分叉圖案例
更新時(shí)間：2020年12月11日 10:21:19 作者：NullObjectError
這篇文章主要介紹了使用python畫(huà)出邏輯斯蒂映射(logistic map)中的分叉圖案例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
邏輯斯蒂映射在混沌數(shù)學(xué)中是一個(gè)很經(jīng)典的例子，它可以說(shuō)明混沌可以從很簡(jiǎn)單的非線(xiàn)性方程中產(chǎn)生。
邏輯斯蒂映射公式如下：
x_n表示當(dāng)前人口與最大人口數(shù)量的比值，mu為參數(shù)，相當(dāng)于人口增長(zhǎng)速率。
分叉圖描繪的是不同mu情況下，x收斂的值的分布圖。
python代碼如下：
from tqdm import tqdm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def LogisticMap(): mu = np.arange(2, 4, 0.0001) x = 0.2 # 初值 iters = 1000 # 不進(jìn)行輸出的迭代次數(shù) last = 100 # 最后畫(huà)出結(jié)果的迭代次數(shù) for i in tqdm(range(iters+last)): x = mu * x * (1 - x) if i >= iters: plt.plot(mu, x, ',k', alpha=0.25) # alpha設(shè)置透明度 plt.show() LogisticMap()
結(jié)果圖：
補(bǔ)充知識(shí)：用Python畫(huà)Logistic函數(shù)圖像
我就廢話(huà)不多說(shuō)了，大家還是直接看代碼吧~
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0,1,0.01) y = ln(x/(1-x)) plt.plot(y,x)
以上這篇使用python畫(huà)出邏輯斯蒂映射(logistic map)中的分叉圖案例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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