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Chua-N的个人技术博客主页:访问www.chua-n.com

下载需积分: 9 | 650KB | 更新于2025-03-12 | 97 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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根据给定的文件信息,我们可以梳理出以下IT知识点: ### 标题知识点: - **chua-n.github.io**:这是指向一个由GitHub提供的静态网站托管服务上的个人主页。GitHub Pages是一个基于GitHub仓库的静态网站托管服务,用户可以通过这个服务方便地托管自己的个人网站,博客或项目页面。该服务通常用于开发者展示个人作品、文档或是创建个人博客。GitHub Pages支持Jekyll、Hugo、Hexo等静态网站生成器,用户可以利用这些工具生成静态网页并部署到GitHub Pages上。 - **个人主页(主页)**:这里指的是用户chua-n在GitHub Pages上创建的个人网站,该网站可能用于展示个人履历、项目作品、技术文章等内容。一个典型的个人主页会包含首页、关于我、项目展示、博客文章、联系方式等标准部分。 - **访问www.chua-n.com**:这是用户chua-n个人主页的可访问域名,表明chua-n已将域名www.chua-n.com绑定到其GitHub Pages地址,使得访问者可以通过一个更易记的域名访问其个人网站。在技术实现上,这涉及到DNS域名解析和GitHub Pages的自定义域名设置。 ### 描述知识点: - 描述中的内容与标题相同,没有提供额外的信息。因此,这部分知识点与标题知识点一致,不再赘述。 ### 标签知识点: - **blog**:标签表明这个个人主页上可能包含了一个博客部分。在IT领域,博客是一种常见的在线内容发布平台,用来分享个人的技术见解、行业分析、教程或是日常随笔。它通常是个人知识分享和品牌建设的平台。 - **hexo**:Hexo是一个快速、简洁且功能强大的静态网站生成器,它使用Markdown来解析文章内容,并利用Node.js进行网站生成。Hexo具有丰富的主题和插件系统,支持多平台发布,因此成为了很多开发者搭建个人博客或网站的首选工具。 - **next**:这可能指的是Hexo的一个主题,名为Next。Next是一个非常流行的Hexo主题,因其高度的可定制性和良好的SEO优化而受到开发者青睐。使用Next主题可以快速搭建出美观、响应式的网站,同时还能保持良好的性能。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点: - **chua-n.github.io-main**:这很可能指的是一份包含了chua-n.github.io个人主页源代码的压缩文件,文件名带有"main"表明这是主文件包或是主要目录的压缩版本。通过这样的压缩包,其他开发者可以下载并查看该个人主页的源代码结构,学习其构建方式或是进行二次开发。在实际操作中,这种压缩包可能包含HTML文件、Markdown文件、配置文件、资源文件以及Hexo生成静态网页的模板等。 综合上述信息,我们可以得出,chua-n的个人主页网站很可能是一个利用GitHub Pages服务托管的静态网站,通过Hexo生成器和Next主题搭建,并具备个人博客功能。用户通过访问www.chua-n.com来浏览网站内容,该网站可能包含个人介绍、项目展示、技术博客等部分,并且其源代码被整理在了一个名为"chua-n.github.io-main"的压缩包中。该网站的构建和部署过程涉及到GitHub Pages的配置、Hexo的使用和Next主题的定制。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fractional_runge_kutta(alpha, f, y0, t_span, h): """ 使用改进的分数阶龙格-库塔方法求数值解。 参数: alpha (float): 分数阶导数阶次 f (function): 微分方程右端项函数 y0 (array-like): 初始条件 t_span (tuple): 时间区间 [t_start, t_end] h (float): 步长 返回: ts (list): 时间序列 ys (list of lists): 解的时间演化 """ t_start, t_end = t_span n_steps = int((t_end - t_start) / h) ts = np.linspace(t_start, t_end, n_steps + 1) ys = np.zeros((n_steps + 1, len(y0))) ys[0] = y0 # 计算权重系数(Grünwald-Letnikov) weights = [] w_prev = 1.0 for k in range(n_steps + 1): weight = (-alpha * w_prev) / k if k != 0 else 1.0 weights.append(weight) w_prev = weight for i in range(1, n_steps + 1): sum_term = 0 for j in range(i): sum_term += weights[i-j-1] * f(ts[j], ys[j]) ys[i] = ys[i-1] + h**alpha * sum_term / np.math.gamma(2-alpha) return ts, ys # 蔡氏混沌系统的定义 def chua_system(t, state, a=15.6, b=28, c=-7/5): x, y, z = state g_x = -(c/7)*x + (c/2)*(abs(x+1)-abs(x-1)) dx_dt = a*(y-x-g_x) dy_dt = x-y+z dz_dt = -b*y-z return np.array([dx_dt, dy_dt, dz_dt]) # 参数设置 initial_state = [0.1, 0.1, 0.1] time_interval = (0, 100) step_size = 0.01 fractional_order = 0.95 # 求解 ts, states = fractional_runge_kutta(fractional_order, lambda t, s: chua_system(t, s), initial_state, time_interval, step_size) # 提取变量轨迹 xs, ys, zs = states[:, 0], states[:, 1], states[:, 2] # 绘制时间序列图 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(ts, xs, label="x(t)", color='blue') plt.plot(ts, ys, label="y(t)", color='green', linestyle="--") plt.plot(ts, zs, label="z(t)", color='red', linestyle="-.") plt.title("Chua System Time Evolution", fontsize=16) plt.xlabel("Time", fontsize=14) plt.ylabel("State Variables", fontsize=14) plt.legend() plt.grid(True) plt.show() # 绘制相空间图 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.plot(xs, ys, zs, lw=0.5, color='purple') ax.set_title("Phase Space Trajectory of Chua System", fontsize=16) ax.set_xlabel('X Axis', fontsize=14) ax.set_ylabel('Y Axis', fontsize=14) ax.set_zlabel('Z Axis', fontsize=14) plt.show() # 分叉图分析 param_values = np.linspace(10, 20, 500) # 可变参数范围 last_points = [] for param in param_values: def modified_chua_system(t, state): return chua_system(t, state, a=param) _, temp_states = fractional_runge_kutta(fractional_order, lambda t, s: modified_chua_system(t, s), initial_state, time_interval, step_size) last_point = temp_states[-1][0] # 获取最终状态的第一个坐标 last_points.append(last_point) plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.scatter(param_values, last_points, s=1, color='black') plt.title("Bifurcation Diagram of Chua System", fontsize=16) plt.xlabel("Parameter 'a'", fontsize=14) plt.ylabel("Last Point of X", fontsize=14) plt.grid(True) plt.show()

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