【摘 要】
:
混沌理论是研究非线性系统的一门基础学科。初值敏感性作为定义Devaney混沌的重要条件,受到专家学者的广泛关注。近些年关于敏感性的研究已经非常成熟,取得了很多的进展。因为熵和敏感性都是刻画动力系统复杂性的重要不变量,所以很多科学家将目光转向研究动力系统熵与各种敏感性之间的关系上,并由此得出了很多重要的结果。这些研究大部分是针对整数加群作用下的动力系统。本文考虑动力系统的作用群为Zd,讨论限制敏感性
论文部分内容阅读
混沌理论是研究非线性系统的一门基础学科。初值敏感性作为定义Devaney混沌的重要条件,受到专家学者的广泛关注。近些年关于敏感性的研究已经非常成熟,取得了很多的进展。因为熵和敏感性都是刻画动力系统复杂性的重要不变量,所以很多科学家将目光转向研究动力系统熵与各种敏感性之间的关系上,并由此得出了很多重要的结果。这些研究大部分是针对整数加群作用下的动力系统。本文考虑动力系统的作用群为Zd,讨论限制敏感性及其相关性质,主要分为以下三个部分:第一部分,简单介绍了本文所需要涉及的一些基础概念和定理。第二部分,给出了Zd-作用保测系统的限制敏感性和限制两两敏感性的定义,并说明了在度量是μ-正则的情况下,限制两两敏感性比限制敏感性强。进一步,得出了限制敏感性、限制两两敏感性与保测系统的熵之间的关系。第三部分,给出了Z(整数加群)作用保测系统的限制平均敏感性的定义,并探讨了它与系统的熵之间的关系。
其他文献
复杂动态网络由于其广泛的应用一直受到很多学者的关注。同步作为一种基础的复杂动态网络的动力学行为,在社会学和工程学的各个领域都得到了普遍的研究。针对复杂动态网络的同步问题,事件触发机制由于其在节约系统资源方面具有很大的优势而被运用于其中。该机制给出了一种有效的方法来控制执行器的更新,即仅当某种特定的事件被触发时才执行相应的操作。尽管基于事件触发机制的复杂动态网络的相关工作已经被部分学者所探讨,然而尚
目标检测是计算机视觉领域中非常经典的问题之一,而从航拍图像进行目标检测一直是一个具有挑战性的问题。航拍图像中的目标检测在桥梁检查、灾难管理、交通调查、地形测量以及飞行器探测等民用基础设施管理和军事方面均有着广泛的应用。随着深度学习算法的发展以及硬件系统的进步,从高分辨率卫星图像检测各种物体方面已经实现了更高的精度。针对最新的基于卷积神经网络的目标检测模型,开展基于深度学习的航拍图像目标检测算法的研
黄酮醇合酶(flavonol synthase, FLS)是艾纳香(Blumea balsamifera)黄酮醇化合物代谢途径中的一个关键酶,在黄酮醇化合物的合成代谢中扮演重要的角色。本研究利用产自贵州罗甸的艾纳香为研究材料,通过对其转录组进行测序,并设计引物成功克隆得到了其黄酮醇合酶基因的完整cDNA序列。通过生物学信息分析发现,艾纳香FLS基因全长1 008 bp,编码335个氨基酸,其蛋白分
图像超分辨率重建一直是计算机视觉领域中一门重点研究技术,在医疗领域、气象领域、公共安全领域等诸多领域有广泛应用。提高图像的分辨率,可以有效的恢复图像损失的纹理和细节,提升了图像视觉效果。近年来,随着计算机技术的高速发展,深度学习理论有了硬件支持,卷积神经网络已经成为图像超分辨率重建领域的重要方法,而对卷积神经网络结构的改进和创新,已经成为图像超分辨率重建领域的研究热点。本文结合了目前较流行的多尺度
为缓解能源危机,近年来锂离子电池作为一种储能设备得到了长足的发展。正极材料是决定锂离子电池性能的关键,三元正极材料Li(Ni1-x-yCoxMny)O2因其性能优越吸引了大量科研工作者的高度关注。本文主要采用了一种简单、高效、低成本的改进溶胶-凝胶法用于制备高镍三元材料Li(Ni0.6Co0.2Mn0.2)O2,并通过Zr元素掺杂以及VO2(A)复合的方式对其进行改性,以提升Li(Ni0.6Co0
近年来,随着国民经济以及国民生活质量的提高,我国机动车保有量不断提高,从2012年的1.2亿辆增长到2019年的2.6亿辆。由汽车产业迅速发展而带来的环境污染成为了大难题。为此,我国发布了国六标准,不仅提出了更加严格的汽车尾气排放标准,还首次将远程排放管理车载终端(远程OBD)的要求应用到国家标准。因此远程监控系统的搭建,为环保部门对车辆的远程信息化监管提供了技术支持。本文提出了一种在用柴油车OB
近年来,癌症引起的死亡人数正在逐年递增,已经排在所有人类疾病的第二位。尽管当今的抗癌药物在提高患者的生存时间和改善生活质量方面已经取得了很大的进步,但是依然存在癌症患者死亡率高,抗癌药物的副作用明显及耐药性等限制了它们在临床上的应用。因此,寻找更加理想的抗肿瘤药物是非常迫切的。天然查尔酮具有一定的抗肿瘤活性,同时其具有结构简单、易于合成等优点,但是,活性低和细胞选择性差等缺点限制了其成药性。苯并氮
测井曲线反映地层岩性、地层特征,如何进行测井曲线预测、修补具有重要的应用价值。然而,目前测井曲线预测与修补方法都是直接使用已知测井曲线,没有考虑曲线间的存在的特征关系并且只使用单向神经网络,即没使用双向长短期记忆神经网络(Bi-directional long short-term memory,简称Bi-LSTM)。本文提出基于Bi-LSTM的考虑测井曲线相关性的测井曲线预测新方法,利用测井曲线
工业化生产造成了部分城市雾霾现象越来越严重,给生活和生产造成了很大影响。通常,雾霾环境下会漂浮着许多颗粒,从而导致光线发生散射,使观察得到的图像可见度下降,细节信息缺失,严重影响图像在某些领域的应用,如目标跟踪、自动监视系统和场景评估等。特别是近年来,大气污染物排放量增加,导致雾霾现象频频出现,使户外视觉系统不能正常工作。于是,探求去雾算法以获得清晰图像对后续工作来说是一项非常重要的工作。本文将对
跟驰行为是自动驾驶车辆行驶过程中一个常见且重要的行为,对车辆跟驰行为的研究一直是交通流领域中的热点之一。当前应用较为广泛的是理论驱动类跟驰模型,设计者根据观察的车辆跟驰行为,提出符合驾驶经验的理论假设,并建立跟驰模型。但是有学者指出,理论驱动模型无法准确描述跟驰行为的复杂特性。得益于近年来智能交通的发展,机器学习以及大数据为数据驱动跟驰模型的发展提供了研究条件,此类模型具有广阔的应用前景。目前数据