混沌的有关概念——2

混沌(chaos)

虽然60年代人们就开始注意混沌现象了,但直到1978年菲金堡姆(Feigenbaum)从计算机实验中发现一些简单的单变量非线性映象的分岔点结构具有若干普遍规律,出现一些普适常数以后,混沌才引起了大家的极大兴趣。

几年之中,连篇累牍的论文,令人目眩的应用,众多的专著,形成新的巨大的浪潮滚滚而来。“春色弥漫溢天地”,混沌迅速冲进了科学的各个领域,如纯数学、时空理论、湍流、浅水波的强迫振动、非线性振荡电路、量子力学、光学、声学、等离子体物理、超导理论、位错理论、非线性振动、相变理论、微波理论、固体物理、统计物理、天文学、广义相对论、地磁场理论、化学、气象学、工程模型、协同学、生态学、群体动力学、生命科学、生物学、医学(如心脏跳动、脑电波及非线性药物代谢动力学、生理和病理现象的自动调节模型等)经济学、社会学、战争论等等。它形成雪崩式的应用,出现了“条条道路通混沌”的趋势。

当一个非线性动力学系统远离平衡时就可能出现混沌态,这是一种非常普遍的非线性现象。各种非线性方程、非线性映射,如xn+1=1-ax2n,在一定的参数a范围内,当a不断改变时,不动点逐渐跃变,分岔现象不断出现,周期点增多,以后an的间隔越来越小,最后在a∞处出现无穷多点周期,并转入混乱状态。混沌具有很强的普遍性。它出现于代数方程、一维和高维的差分方程、自洽和非自洽的常微分方程、偏微分方程、微分积分方程和泛函方程中。

非线性迭代无穷进行下去时,得到普适的菲金堡姆泛函方程
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其中N表示选代N次。混沌具有一些普适性很好的常数:分岔序列的收敛速率


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标度变换因子(自相似系数)α,分岔点附近的慢化指数等。g(x)的形式与迭代函数f的具体形式无关,只依赖于函数的一些普遍性质。

混沌显示的普适性表明,一方面在不同的非线性映射中出现同样的分岔结构和定量特征,另一方面对于同一映射它们适用于不同层次的内嵌结构。

混沌状态出现时运动轨道不稳定,它们随机地但密致地逐渐汇集于一个整体日益减小但局部指数分离的区域。这就是奇异吸引子(strange attractor)。它不同于一般稳定的不动点(整数维吸引子),具有奇特的非整数的空间维数,这种空间是豪斯道夫(Hausdorff)空间。因此,这是一种多层次的整体稳定,局部不稳定的运动状态,形成无穷嵌套的自相似结构。而且各种奇异吸引子具有某种共同的特点,即所谓标度不变性(标度律)。这就是把标尺作适当地收缩后,形象地说即用放大镜放大若干倍后,吸引子的细节部分与整体具有同样的结构。这是与内在随机性密切相关的几何性质。

普适性和标度律把我们引到了在量子场论和相变理论中被成功应用的重正化群方法。事实上,菲金堡姆的泛函方程就是决定倍周期分岔普适性质的重正化群方程。混沌必须远离平衡,这又与非平衡态统计、耗散结构发生联系。物理系统在远离平衡时即可能突变为更有序和对称的状态,也可能突变进入混沌状态,且普利高津等还进一步认为有序来自混沌。

人们先研究的是倍周期分岔现象,以后郝柏林、彭守礼等又研究了三周期等高次分岔现象。目前不仅在若干实验中观察到了此类现象,而且在理论方面也取得了一系列进展。

“等闲识得东风面,万紫千红总是春”。菲金堡姆的工作出人意料地发现了混沌现象的普适性,从而迎来了桃红柳绿的初春。但混沌的各种定义和理论还在变比、发展,繁花似锦,姹紫嫣红的大好春光才刚刚开始呢。
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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