混沌的遍历性图(ergodicity)

以Logistic的Ergodicity为例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Logistic的迭代方程
def logistic(x):
    x1=u*x*(1-x)
    return x1

#此函数用于画Logistic的函数图像
def logistic_graph():
    for i in np.arange(0,1.01,0.01):
        x=i
        x1=u*x*(1-x)
        listlogisticx.append(x)
        listlogisticy.append(x1)

# 此函数用于画y=x这条直线
def line_graph():
    for i in np.arange(0, 1.01, 0.01):
        x = i
        x1 = x
        listlinex.append(x)
        listliney.append(x1)

if __name__ == '__main__':
    listx = []
    listy = []
    listlogisticx=[]
    listlogisticy=[]
    listlinex=[]
    listliney=[]
    x0=0.9  # 迭代的初始值设置
    u=4  # Logistic的控制参数
    listx.append(x0)  # 初始坐标点为(x0,0)
    listy.append(0)
    for i in range(100):  # 迭代次数
        x1=logistic(x0)
        listx.append(x0)
        listy.append(x1)
        listx.append(x1)
        listy.append(x1)
        x0=x1
    plt.title(r'$\mu$=4')
    plt.grid(linestyle='--')  # 设置网格
    plt.plot(listx,listy)  # 画遍历图
    logistic_graph()
    plt.plot(listlogisticx,listlogisticy)  # 画Logistic的函数图像
    line_graph()
    plt.plot(listlinex,listliney)  # 画y=x
    plt.show()

图像如下

《混沌的遍历性图(ergodicity)》
《混沌的遍历性图(ergodicity)》
《混沌的遍历性图(ergodicity)》

    原文作者:数据结构之图
    原文地址: https://blog.csdn.net/u014593570/article/details/85048765
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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