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24 个结果
  • 简介:基于Poincaré映射方法对一类两自由度碰撞系统进行研究.经过详细的理论演算得到单碰周期1/n的亚谐周期运动的存在判据,并能精确地找到亚谐周期运动的初始位置.表明碰振系统的周期运动研究可以通过解析与数值方法的结合去实现.数值模拟表明了亚谐周期运动的存在判据的正确,并通过计算Jacobi矩阵的特征值可判断周期运动的稳定性及分岔.

  • 标签: 碰撞系统 亚谐运动 POINCARÉ映射 稳定性
  • 简介:根据符号动力系统与真实动力学系统拓扑共轭的特性,本文提出动态标架分割法,把动力学系统的某时间变量序列转化成符号序列;运用Lemple-Ziv复杂度算法计算该符号序列的复杂度值,据此对动力学系统的复杂进行分析,从而可以对动力学系统的性质进行定性地判断,以杜芬振子为例,数值模拟结果表明基于动态标架分割法计算得到的复杂度能够很好地描述系统的复杂,并可定性地判断系统的性质。

  • 标签: 符号时间序列 动态标架分割法 Lemple-Ziv复杂度 动力学系统
  • 简介:利用参数互异的Fitzhugh—Nagumo神经元构建了含耦合时滞的无标度神经元网络模型,通过数值模拟的方法,提出研究参数异质和耦合时滞影响下神经元网络的共振动力学.结果发现,当耦合项中不含时滞时,适中的参数异质性能够使得神经元网络对外界弱周期信号的响应达到最优,即适中的参数异质性能够诱导神经元网络的共振响应,而且异质诱导共振对耦合强度具有鲁棒.更重要的是,耦合时滞对参数异质作用下神经元网络的共振特性也有着显著影响.当时滞约为信号周期的整数倍时,神经元网络能够周期性地出现共振现象,即适当的耦合时滞能够诱导神经元网络的多重共振,而且这种现象在异质参数的适当范围内都能明显出现.

  • 标签: 共振 异质性 时滞 神经元网络 谱放大因子