首页import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math def logistic_map(x, r): return r * x * (1 - x) def bifurcation_diagram(): r_values = np.arange(0, 4, 0.001) # 参数范围 x_values = [] # 存储结果的列表 for r in r_values: x = 0.2 # 初始值 for _ in range(1000): # 忽略前1000个迭代点，使系统达到稳定状态 x = logistic_map(x, r) for _ in range(100): # 取后100个点作为结果 x = logistic_map(x, r) x_values.append(x) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(r_values, x_values, s=0.5, marker='.', color='black') plt.xlabel('r') plt.ylabel('x') plt.title('Bifurcation Diagram of Logistic Map') plt.show() bifurcation_diagram()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math def logistic_map(x, r): return r * x * (1 - x) def bifurcation_diagram(): r_values = np.arange(0, 4, 0.001) # 参数范围 x_values = [] # 存储结果的列表 for r in r_values: x = 0.2 # 初始值 for _ in range(1000): # 忽略前1000个迭代点，使系统达到稳定状态 x = logistic_map(x, r) for _ in range(100): # 取后100个点作为结果 x = logistic_map(x, r) x_values.append(x) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(r_values, x_values, s=0.5, marker='.', color='black') plt.xlabel('r') plt.ylabel('x') plt.title('Bifurcation Diagram of Logistic Map') plt.show() bifurcation_diagram()

时间: 2024-04-18 14:26:25 浏览: 104

你的代码看起来正确，可以用于绘制Logistic映射的分岔图。这个分岔图展示了Logistic映射在参数范围内的稳定点和周期点的分布情况。需要注意的是，分岔图的横轴是参数r的取值范围，纵轴是系统状态x的值。通过观察分岔图，可以发现当参数r在一定范围内变化时，系统状态x会呈现出周期倍增的现象，即出现稳定点、周期2点、周期4点等等。而当r继续增大时，系统进入混沌状态，x的值变得无规律、不可预测。运行你提供的代码，就可以得到Logistic映射的分岔图。你可以通过调整参数范围和迭代次数来观察分岔图的不同特征。希望这可以帮助你理解和使用混沌映射的分岔图。

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