单峰函数族符号序列与对应参数大小一致的一个充分条件

运用符号动力学方法研究单峰函数族λf(x)符号序列与其对应参数的相互关系, 给出单峰函数族符号序列与对应参数大小一致的一个充分条件.     

单峰函数族中捏制轨道系列的完整性

本文考虑了两类单参数C~0-单峰函数族,其中一类是由满足Lipschitz条件且在峰顶处一致地可微的单峰函数组成,另一类是由一致平顶而不一定满足Li-pschitz条件的单峰函数组成。我们证明这两类函数族均具有捏制轨道系列的完整性,从而推广了文献[1]及[2]中的有关结论。本文还举例说明了,对于非平顶的单峰函数族来说,如果Lipschitz条件不成立的话,其捏制轨道系列的完整性可能不成立。     

Feigenbaum刚性和界于简单与混沌之间的动力系统

本文主要综述了关于一类光滑动力系统族周期倍分支现象中通有比例规则的最新研究进展，而这一规则是由Ｆｅｉｇｅｎｂａｕｍ在美国、Ｃｏｕｌｌｅｔ与Ｔｒｅｓｓｅｒ在法国分别独立发现的，文中还阐述了一类界于简单与混沌之间的动力系统的几何性质。     

耦合混沌Hindmarsh-Rose神经元系统中相互作用诱导的周期解研究

神经元细胞作为构成神经系统结构和功能的基本单位,在神经信号传输过程中具有非常重要的作用.采用Hindmarsh-Rose神经元模型,探究与细胞中钙离子浓度有关的一个恢复变量参数在神经元信号传递中的影响.研究表明,当改变恢复变量参数值时,单个神经元会出现周期或混沌的放电行为,并且对该参数值变化比较敏感.此外,当单个神经元为混沌放电时,随着相互作用强度的变化,耦合神经元系统不仅会出现混沌放电行为,还会产生周期放电行为,周期解窗口和混沌解窗口交替出现.当恢复变量参数值不同时,周期解窗口的个数和周期解的性质明显不同.该结论表明,该恢复变量参数在调控神经元混沌放电和周期放电行为过程中扮演着非常重要的角色.     

面向全局优化基于分形的混合混沌优化算法

Julia集具有分形结构,一旦确定吸引域边界上任一点,就可通向任一个吸引周期点的吸引域.Newton-Raphson法利用此性质可计算方程所有根,并可精确计算BFGS法和共轭梯度法中下降方向步长,将两种算法分别与混沌优化算法结合,因而从新的视角建立一种融合分形理论的混合混沌优化算法.研究表明,所提出算法的计算效率高于利用Wolf一维不精确搜索求得步长的混合算法,而且混合混沌BFGS算法的优化能力优于混合混沌共轭梯度算法,也说明BFGS的局部搜索能力比共轭梯度法强.     

Devaney混沌的随机性质

讨论了Devaney混沌的随机性质,证明了如果度量空间上的连续变换f是弱混合的,那么f是拓扑传递的,并且若f的周期点稠密,则f还是初值敏感的.     

有限理性双寡头博弈模型的复杂性分析

以Bowley博弈模型为核心,将寡头的调整速度作为企业的竞争策略,并对该模型Nash均衡点的稳定域进行分析;通过数值仿真把双寡头的策略区域分为均衡区、周期区和混沌区。研究发现双寡头博弈市场中,寡头为了获得更大的利润而不断改变自身产量策略,这是市场出现周期波动、甚至陷入混沌的根本内因.     

两时滞广义Logistic模型的Hopf分支与混沌

构建了具有两个时滞的广义Logistic模型,分情况讨论了系统正平衡点发生局部Hopf分支和稳定性切换的条件,分析了分支点关于系统参数的单调性和极限性质.数值模拟佐证了理论结果,展示了周期振动,倍周期分支,混沌等复杂的动力学行为.     

一类二阶非线性保守系统周期轨与同异宿轨的显式表示

给出了一类二阶非线性保守系统周期轨道族与同异宿轨道显式表示的初等积分方法;同时指出:根据周期轨道族外围分界线环类型的不同,周期轨道族需由不同的Jacobian椭圆函数来表示并揭示了其中的原因.利用文中方法,通过变量替换,旋转以及积分因子等手段,可推导获得某些更复杂非线性系统周期轨道族与同异宿轨道的显式式,因此所得结果对于非线性(扰动)系统分支与混沌的研究有帮助.     

一类含五次非线性恢复力的Duffing系统共振与分岔特性分析

考虑一类含有外激力和五次非线性恢复力的Duffing系统,运用多尺度法求解得到该系统的幅频响应方程,给出不同参数变化下的幅频特性曲线及变化规律,同时利用奇异性理论得到该系统在3种情形下的转迁集及对应的拓扑结构.其次确定系统的不动点,运用Hamilton函数给出该系统的异宿轨,在此基础上,利用Melnikov方法得到该系统在Smale马蹄意义下发生混沌的阈值.而后通过数值仿真给出了系统随外激力、五次非线性项系数变化下的动态分岔与混沌行为,发现存在周期运动、倍周期运动、拟周期运动及混沌等非线性现象.最后运用Lyapunov指数、相轨图和Poincaré截面等非线性方法对理论的正确性进行验证.上述研究结论为进一步提升对Duffing系统非线性特性及其演化规律的认识提供了一定的理论参考.