从抛物线谈起：混沌动力学引论第二版出版时间：2013年版内容简介　　《中外物理学精品书系·前沿系列：从抛物线谈起（混沌动力学引论）（第2版）》可以作为理工科大学高年级学生、研究生和青年教师扩展知识的读物和教学研究参考。
混沌现象普遍存在于自然界和数学模型中。
这是确定论系统在没有外来随机因素时表现出的随机行为。
混沌有着丰富的内在结构而不是简单的无序。
当存在耗散时，高维动力系统的长时间行为集中到相空间中低维、甚至一维的对象上。
因而，研究一维线段上的抛物线映射成为进入耗散系统混沌动力学的捷径。
抛物线映射这个简单“可解”模型所蕴涵的丰富内容，可以导致统计物理和非线性科学中许多深刻的概念，例如周期和混沌吸引子、标度律和临界指数、李雅普诺夫指数和熵、分形分维和重正化群等等。
分析抛物线映射的基本行为，只需要理工科大学低年级的微分学知识，但是要求读者养成自己推导公式和上计算机实践的习惯。
目录第1章最简单的非线性模型1.1什么是非线性1.2非线性演化方程1.3虫口变化的抛物线模型1.4其他简单映射举例第2章抛物线映射2.1线段映射的一般讨论2.2稳定和超稳定周期轨道2.3分岔图里的标度性和自相似性2.4分岔图中暗线的解释2.5周期窗口何处有--字提升法2.6实用符号动力学概要第3章倍周期分叉序列3.1隐函数定理和倍周期分叉3.2倍周期分岔定理的证明3.3施瓦茨导数和辛格尔定理的证明3.4重正化群方程和标度因子3.5线性化重正化群方程和收敛速率3.6外噪声和它的标度因子第4章切分岔4.1周期3的诞生4.2阵发混沌的几何图像4.3阵发混沌的标度理论4.4阵发混沌的重整化理论4.51倍周期序列的标度性质第5章一维映射的周期数目5.1沙尔可夫斯基序列和李-约克定理5.2数论函数和波伊阿定理5.3单峰映射的周期窗口数目5.4多峰映射的周期窗口数目5.5周期轨道与纽结第6章混沌映射6.1满映射6.2轨道点的密度分布6.3同宿轨道6.4混沌吸引子的激变6.5粗粒混沌第7章吸引子的刻画7.1功率谱分析7.2李雅普诺夫指数7.3维数的各种定义7.4一维映射中的分形7.5满映射维数谱中的“相变”7.6测度熵和拓扑熵7.7符号序列的语法复杂性第8章过渡过程8.1倍周期分岔点附近的临界慢化指数8.2过渡过程的功率谱8.3奇怪排斥子和逃逸速率8.4过渡混沌参考文献

使用驱动-响应的方法实现2个chen氏混沌系统的同步，代码用matlab编写，对初学者很有用。
来源文献：《非线性函数耦合的Chen吸引子网络的混沌同步》。

这是一个分数阶混沌系统，分数阶混沌吸引子相图程序实现。

非线性振动的资料，适合于非线性振动入门，包括混沌，分形，分岔，吸引子，孤立波等内容

利用非对称非线性函数耦合混沌同步方法,讨论了Chen吸引子的混沌同步问题,数值模拟分析初始值和耦合强度因子的选择对于实现混沌同步的影响.

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

Jerk系统的多涡卷混沌吸引子的产生，主要采用matlab仿真软件对状态方程进行仿真出图——多涡卷混沌吸引子

三维Lorenz吸引子图、Lorenz映射的x分量时间序列图、以及利用延迟坐标嵌入仅根据x分量重构的三维Lorenz吸引子图

MATLAB模拟动力系统吸引子,可对吸引子简单可视化!

运用Matlab绘制几种混沌吸引子图形，包括Logistic、lorenz、henon等

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。