混沌的計算分析與探索

第1章混沌產(chǎn)生的條件分析
1.1混沌的探索
1.1.1混沌的定義
1.1.2一個分段函數(shù)的奇特分岔現(xiàn)象
1.1.3探索天體運動是否混沌
1.2導(dǎo)數(shù)與混沌
1.2.1函數(shù)的復(fù)合
1.2.2導(dǎo)數(shù)的作用
1.2.3關(guān)于極值點
1.3基于曲線長度與曲面面積的混沌程度度量方法
1.3.1基于曲線幾何特征的3周期判定方法
1.3.2有關(guān)LiYorke混沌的討論
1.3.3一種新的混沌程度描述方法
思考與實驗
第2章曲線曲面迭代
2.1圓錐曲線的混沌特性
2.1.1單位區(qū)域上圓錐曲線的LiYorke混沌
2.1.2單位區(qū)域上圓錐曲線的Devaney混沌
2.1.3Lyapunov指數(shù)與分岔圖
2.1.4一族混沌的貝塞爾曲線
2.2有理貝塞爾曲面
2.2.1動力系統(tǒng)構(gòu)造與吸引子圖形繪制
2.2.2混沌特性分析
2.2.3混沌序列用于圖像加密
思考與實驗
第3章正弦函數(shù)構(gòu)成動力系統(tǒng)的混沌特性
3.1正弦函數(shù)曲面與隨機(jī)有理貝塞爾曲面迭代
3.1.1混沌吸引子繪制
3.1.2分岔圖
3.1.3參數(shù)變化時吸引子的變化
3.2正弦函數(shù)曲面與隨機(jī)多項式曲面迭代
3.2.1迭代表達(dá)式構(gòu)造與吸引子圖形繪制
3.2.2Lyapunov指數(shù)圖
3.2.3曲面迭代出現(xiàn)混沌的條件研究
3.3一個正弦函數(shù)與兩個隨機(jī)函數(shù)構(gòu)成的動力系統(tǒng)
3.3.1三維正弦函數(shù)截面圖
3.3.2分岔圖和Lyapunov指數(shù)圖
3.4正弦函數(shù)構(gòu)成的非線性迭代系統(tǒng)
3.4.1二維正弦函數(shù)與沒有xy項的隨機(jī)二次函數(shù)
構(gòu)成動力系統(tǒng)
3.4.2多個動力系統(tǒng)構(gòu)成非線性函數(shù)迭代系統(tǒng)
3.5三維小波函數(shù)與改進(jìn)的Logistics函數(shù)
3.5.1三維小波函數(shù)與兩個隨機(jī)多項式函數(shù)
3.5.2改進(jìn)的Logistic函數(shù)與兩個隨機(jī)多項式函數(shù)
思考與實驗
第4章圖像的混沌吸引子
4.1圖像函數(shù)與正弦函數(shù)構(gòu)成動力系統(tǒng)
4.1.1圖像曲面與正弦函數(shù)曲面
4.1.2迭代方法及其近似吸引子
4.1.3分岔圖與Lyapunov指數(shù)圖
4.2圖像吸引子可作為圖像特征
4.2.1人臉圖像吸引子
4.2.2曲面或圖像的變化對吸引子的影響
4.2.3用于人臉識別
4.3兩個圖像的同步實驗
4.3.1線性耦合同步實驗探索
4.3.2圖像整體反饋
4.3.3兩個圖像構(gòu)成動力系統(tǒng)
思考與實驗
第5章DCT基函數(shù)與圖像矩陣的混沌特性分析
5.1離散余弦變換基函數(shù)
5.1.1定義與圖形顯示
5.1.2迭代系統(tǒng)的構(gòu)造
5.1.3離散余弦變換基函數(shù)的混沌特性
5.2圖像矩陣的混沌特性
5.2.1分岔現(xiàn)象與序列的復(fù)雜性
5.2.2圖像的微小變化導(dǎo)致周期巨變
5.3吸引子是一種圖像特征
5.3.1DCT基函數(shù)作用下的圖像矩陣吸引子
5.3.2基于圖像吸引子的人臉識別
5.3.3手寫漢字的特征提取
思考與實驗
參考文獻(xiàn)