單峰對映是種二次多項式的對映（遞迴關係式），是一個由簡單非線性方程式產生混沌現象的經典範例。這種對映因生物學家 Robert May 在 1976 年發表的一篇論文而著名，一定程度上是離散時間的種群 人口模型，類似於的邏輯斯諦函式。。單峰對映實質上是邏輯斯諦函式的差分方程，其數學表達為： x_n1 r x_n 1x_n 其中 x_n 是介於 0 和 1 之間的數，表示當前種群數量 人口數量與環境承載力的比值。 r 是正整數，是根據繁殖和死亡率而得出的數。 單峰對映的方程旨在描述以下兩個現象： 當種群數量 人口少時，繁殖增加的個體數大致跟種群原本的總數目成正比； 高密度導致的死亡，環境資源有其承載力（最大容量），當種接近最大容量時，增長率下降的速度與環境承載力減去當前種群數量的差成正比。 引數通常取區間內的值，因此在上保持有界。的情景是及引數 μ2 的帳篷對映的非線性變換。當時，種群數量會出現負值（該問題在更早前的同樣表現出混沌動態的中不會出現）。也可在的區間內取值，該情形下有界，處於之間。 r 的值對結果的影響 變化引數 r 的值，其結果如下： 0 和 1 之間：不論起始值數值為何，x_n 會越來越少，最後趨近於 0。 1 和 2 之間：不論起始值數值為何，x_n 會快速的趨近 frac r1r。 2 和 3 之間：經過幾次迭代，x_n 也會越來越接近 frac r1r，但一開始會在這個值左右振動，而收斂速率是線性的。 3：x_n 仍然會越來越接近 frac r1r，但收斂速率極為緩慢，不是線性的。 3 和 1sqrt 6（約 345）之間：針對幾乎所有的初值，x_n 最後會在 2 個值之間持續的震盪，即 x_n 最後會是 abab 的變化，其數值和 r 有關。 345 和大約 354 之間，針對幾乎所有的初值，x_n 最後會在 4 個值之間持續的震盪。 約大於 354：x_n 最後會在 8 個、16 個、32 個值 之間持續的震盪，至於 r 何時會令 x_n 的值由 n 個到 2n 個，則和費根鮑姆常數 delta4669 有關。 約為 35699：這樣的振動消失，整個系統開始在混沌的狀態之中。針對幾乎所有的初值，都不會出現固定週期的震盪，初值再微小的變化，隨著時間都會使結果產生明顯的差異，這就是典型混沌的特性。 大於 35699：整個系統在混沌的狀態之中。不過，當中有些特定的 r 值還是使系統變成非混沌，有週期性的結果，這些區間稱為「穩定島」。例如當 r 約大於 382，會出現 3 個值的週期，再大一點出現 6 個值及 12 個值的週期。 當 r 從大約 35699 到大約 38284 之間，系統混沌性質發展的現象有時會稱為，其特徵是週期性的震盪和非週期性的行為會穿插出現。此特徵可以應用在半導體元件中 。也有其他區域會使系統的週期為 5 個值，不管任意週期都存在某特定的 r，使週期為指定值。 大於 4：針對幾乎所有的初值，系統最後都會超過區間 01 並且發散。 對於任一個 r 值，最多隻有一個穩定的極限環，若穩定極限環存在，幾乎所有的點最後都會趨近極限 Collet Pierre and Iterated Maps on the Interval as Dynamical Systems Birkhauser 1980。若某一個 r 值有一個穩定的極限環，可能也有無限個不同週期的不穩定極限。 這些情況可用表示，分枝圖中的橫軸是引數 r 的數值，縱軸中顯示大部份初值下，穩態可能的 x 值，若最後數值會在 2 個值中震盪，分枝圖上對應的數值就會有 2 點。若某特定 r 值下，已無法明確的看到有幾個對應的點，當時系統可能已經在混沌狀態下。 分枝圖有自相似的特性。若將分枝圖中 r 382 的部份展開，只取三個分支中的一個。其圖形會好像是原分枝圖縮放及扭曲後的結果。針對所有非混沌的引數 r 都有此一特性。以此可以看出混沌和分形深入及明顯的關係。 單峰對映和混沌 FileLogistic map phase plot of xn1xn vs xngifrightx n1x n vs x n 動畫 和其他混沌系統比較，單峰對映較為簡單，是一個說明混沌特性的很好的例子。簡單來說，混沌就是對初始條件的高度靈敏度。r 是在 357 及 4 之間的大部份數值都可以使單峰映射出現此一特性。對初始條件有高度靈敏度的常見原因是對映本身是對定義域的拉伸及摺疊。單峰對映的二次差分方程可視為是對於區間 01 拉伸及摺疊的過程。 利用二維及三維的相圖可以看出一些單峰對映的特性。以 r4 的單峰對映為例，二維相圖為一拋物線，但是若用 x_n x_n1 x_n2 繪製三維相圖，可看出進一步的結構，例如幾個一開始很接近的點在迭代後開始發散．特別是位在斜率較大位置的點。 拉伸及摺疊的結果使迭代的數列以指數形式發散（參照李亞普諾夫指數），可以用有混沌特性時，單峰對映的複雜及不可預測性說明這一點。事實上，數列的指數發散說明瞭混沌和不可預測性之間的關係：初值微小的誤差在迭代過程中會以指數成長的方式增加。因此當對於初始狀態的資訊中有微小的誤差時．對未來狀態的預測準確度也會隨迭代次數增加而快速變差。 由於映象是限制在實數數線的一段範圍內，其維度小於或等於 1。依數值分析的結果，在 r35699456 時（剛開始混沌特性時），其為 0500 0005（Peter Grassberger1983）、豪斯多夫維數大約是 0538，而分形維數為 05170976。 有些混沌系統可對於其未來狀態的可能性作準確的描述。若一個可能有混沌特性的動態系統存在吸引子，則存在一描述系統長期下，在吸引子各部份所花時間的比例。以 r4 的單峰對映而言，起始狀態在區間 01 中，而吸引子也在間 01 中，其機率量測對應引數 a05 b05 的 Β 分佈 Jakobson MAbsolutely continuous invariant measures for oneparameter families of onedimensional maps Communications in Mathematical Physics 81 1981 3988，其為 pi 1 x121x12。不可預期性和隨機不同，不過在一些情形下這二很類似，而且即使對單峰對映（或其他混沌系統）初值只有很少的資訊，仍然可以針對長期的分佈作某種程度的預測。 部份情形下的解 在 r 4 及 r 2 的特殊情形下，單峰對映有解析解。不過大部份情形下的通解只能以統計的方式預測。 r 4 的解為： Lorenz Edward 1964 The problem of deducing the climate from the governing equations Tellus 16 February 111 x_n1sin22n theta pi 其中初始條件引數 theta 是由 theta tfrac 1pisin1x_012 求得。針對有理數的 theta，有限次數的迭代後 x_n 就會變成一個週期性的數列。不過幾乎所有的 theta 都是無理數，此時 x_n 不會重複，因此沒有週期解。此解可以清楚的看出混沌的二個重要特徵：拉伸及摺疊。係數 2n 表示拉伸的指數成長，因此造成蝴蝶效應，也就是對初始值的高度靈敏性，而解中包括正弦函式的平方，使解摺疊在 0 1 的範圍內。 r 2 的解為： x_n frac 12 frac 1212x_02n 對於 x_0 in 01。此解沒有混沌的特性。由於對於不包括不穩定固定點 0 在內的 x_0，當 n 趨近無限大時 12x_02n 會趨近於零，因此 x_n 會趨近穩定的固定點 tfrac 12。 r 4 時找任意週期的迴圈 r 4 時，幾乎所有的初值都會使單峰映射出現混沌特性，不過也存在無限個初值會使單峰對映最後呈週期性變化，而且對於所有正整數，都存在一初值使單峰對映的週期為該正整數。可以利用單峰對映和之間的關係來找出任何週期的迴圈。若 x 依照單峰對映 x_n1 4 x_n 1x_n 而 y 依照位元位移對映 y_n1begin cases 2y_n 0 le y_n 05 2y_n 1 05 le y_n 1 end cases 則二個變數的關係如下： x_nsin22 pi y_n 位元位移對映其名稱是因為當 y 以二進製表示時，對映會將二進位制的數字左移一位。例如若數字是二進位制的迴圈小數，迴圈節為 001，則位元位移對映的序列為 001001001 010010010 100100100 001001001，為週期為 3 的迴圈，迴圈節為 010 011 100 101 110 時也會有類似情形，這些迴圈小數都可以轉換為對應的分數，上例若以分數表示為：17 27 47 17。轉換到 r4 的單峰對映後，為 611260467 950484434 188255099 611260467。其他週期為 3 的迴圈也可以轉換為單峰對映。依相同方式也可以找出在 位元位移對映下，任意週期的迴圈，再轉換為單峰對映。 不過幾乎所有在區間 0 1 的數字都是無理數，而初始值為無理數的位元位移對映沒有迴圈的特性，因此對應的單峰對映也沒有迴圈的特性。 相關條目 混沌理論 曼德博集合，邏輯斯蒂對映可以看作是其影像的一部分。 剛性方程 李雅普諾夫穩定性 參考資料 教科書 外部連結 曼德博集合和單峰對映的聯絡 The Chaos Hypertextbook Java Applet Logistic Map Simulation A Java applet simulating the Logistic Map by Yuval Baror Logistic Map Contains an interactive computer simulation of the logistic map The Chaos Hypertextbook An introductory primer on chaos and fractals Interactive Logistic map with iteration and bifurcation diagrams in Java Interactive Logistic map showing fixed points Macintosh Quadratic Map Program The transition to Chaos and the Feigenbaum constant JAVA applet The Logistic Map and Chaos by Elmer G Wiens Complexity Chaos audiobook by Roger White Chapter 5 covers the Logistic Equation History of iterated maps in 一種新科學 by 史蒂芬沃爾夫勒姆 Champaign IL Wolfram Media p 918 2002 Discrete Logistic Equation by Marek Bodnar after work by Phil Ramsden Wolfram 演示專案 Multiplicative coupling of 2 logistic maps by C PellicerLostao and R LopezRuiz after work by Ed Pegg Jr Wolfram 演示專案 Using SAGE to investigate the discrete logistic equation Category 混沌理論 Category 分形 Category 混沌對映