ВКР: Исследование динамики итерирования полиномов второй степени и кусочно-линейных функций

Содержание

Слайд 2

Актуальность

В настоящее время нелинейная динамика интенсивно развивается и  находит приложение в разных отраслях

Актуальность В настоящее время нелинейная динамика интенсивно развивается и находит приложение в
знаний от лингвистики до нанотехнологий. В настоящей работе рассматривается два семейства нелинейных функций, порождаемых квадратным двучленом и тентообразной функцией.

Слайд 3

Цель, объект и предмет исследования

Цель – исследование динамики итерирования логистической и тентообразной

Цель, объект и предмет исследования Цель – исследование динамики итерирования логистической и
функций.

Объект исследования – нелинейная динамика.

Предмет исследования – сравнение динамик итерированных логистической и тентообразных функций.

Слайд 4

Новизна
Адаптированы алгоритмы вычисления константы Фейгенбаума для логистической функции и тентообразной функции
Выявлена связь

Новизна Адаптированы алгоритмы вычисления константы Фейгенбаума для логистической функции и тентообразной функции
между кусочно-линейной функцией и множеством Кантора
Разботано многоэтапное математико-информационное задание

Слайд 5

Задачи исследования

Задачи исследования:
Исследование орбит точек логистической и тентообразной функций
Разработать алгоритм и написать программу

Задачи исследования Задачи исследования: Исследование орбит точек логистической и тентообразной функций Разработать
итерирования, вычисления констант Фейгенбаума, для логистической и тентообразной функций различных средах
Разработать многоэтапное математико-информационное задание

Слайд 6

Практическая значимость

Практическая значимость работы заключается в том, что результаты исследования могут быть

Практическая значимость Практическая значимость работы заключается в том, что результаты исследования могут
использованы при изучениях нелинейных отображений и построения математических моделей.

Слайд 7

Переход к хаосу логистической функции

На данном этапе был подробно разобран переход к

Переход к хаосу логистической функции На данном этапе был подробно разобран переход
хаосу логистической функции. В нем было выяснено, что при увеличении значения a будет происходить бифуркация в орбиту длиной периода 2. Тем самым мы увидим удвоение периода у данной функции.

Слайд 8

Символическая динамика логистической функции

На данном этапе было разобрано понятие символической динамики.
Из чего

Символическая динамика логистической функции На данном этапе было разобрано понятие символической динамики.
стало понятно, что это полезный метод для понимания куда попадет следующая точка xn+1 после выполнения итераций: слева от максимума (центра) (L), или справа от максимума (R), либо в максимум функции (C), где под максимумом понимается глобальный максимум функции f(x)=a(1-x)x на отрезке [0;1].

Слайд 9

Вычисление констант Фейгенбаума

На данном этапе был разработан алгоритм и написана программа итерирования, вычисления констант

Вычисление констант Фейгенбаума На данном этапе был разработан алгоритм и написана программа
Фейгенбаума, для логистической функции.

Слайд 10

Построение множества Кантора для тентообразной функции

На данном этапе был построен алгоритм фрактальных множеств

Построение множества Кантора для тентообразной функции На данном этапе был построен алгоритм
тентообразной функции f(x), каждое из которых является множеством Кантора. Алгоритм был реализован в среде MathCad.
Суть данного алгоритма в том, что рассматривается точка x и ее сотая итерация . Если то мы закрашиваем x в синий цвет и рассматриваем другую точку x+h. Множество закрашенное в синий цвет и даст нам множество Кантора.

 

Слайд 11

Вычисление констант Фейгенбаума

На данном этапе был разработан алгоритм и написана программа итерирования, вычисления констант

Вычисление констант Фейгенбаума На данном этапе был разработан алгоритм и написана программа
Фейгенбаума, для тентообразной функции.