Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Tài Chính - Ngân Hàng
Kế toán - Kiểm toán
Class Notes in Statistics and Econometrics Part 26
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Class Notes in Statistics and Econometrics Part 26
Quốc Hưng
41
16
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
CHAPTER 51 Distinguishing Random Variables from Variables Created by a Deterministic Chaotic Process. Dynamical systems are either described as recursive functions (discrete time) or as differential equations. With discrete time, recursive functions | CHAPTER 51 Distinguishing Random Variables from Variables Created by a Deterministic Chaotic Process Dynamical systems are either described as recursive functions discrete time or as differential equations. With discrete time recursive functions recursive functions are difference equations discrete analog of differential equations one can easily get chaotic behavior. E.g. the tent map or logistic function. The problem is how to distinguish the output of such a process from a randomly generated output. The same problem can also happen in the continuous case. First-order differential equations can be visualized as vector fields. 1083 1084 51. DETERMINISTIC CHAOS AND RANDOMNESS An attractor A is a compact set which has a neighborhood U such that A is the limit set of all trajectories starting in U. That means every trajectory starting in U comes arbitrarily close to each point of the attractor. In R2 there are three different types of attractors fixed points limit cycles and saddle loops. But in R3 and higher chaos can occur i.e. the trajectory can have a strange attractor. Example Lorenz attractor. There is no commonly accepted definition of a strange attractor it is an attractor that is neither a point nor a closed curve and trajectories attracted by it take vastly different courses after a short time. .I 11 m it c mii e I I I i c i. .r. oe lim og V g j .1 No w lexcLdi imeiisioiis rst t e xj-diu-s xl iniensi n cxs inig__0 l 1 i i cating the exponent with which the number of covering pieces N e increases as the diameter of the pieces diminishes. Examples with integer dimensions for points we have N e 1 always therefore dimension is 0. For straight lines of length L N e L e therefore we get log L g log S g Q liiiig _o iog 1 s 1 an or an area wiL sunace it is iuig q og 1 g 2. Famous example of set with fractal dimension is the Cantor set start with unit interval take middle third out then take middle third of the two remaining segments out etc. For e 1 3 one gets N e 2
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Class Notes in Statistics and Econometrics Part 1
Class Notes in Statistics and Econometrics Part 2
Class Notes in Statistics and Econometrics Part 3
Class Notes in Statistics and Econometrics Part 4
Class Notes in Statistics and Econometrics Part 5
Class Notes in Statistics and Econometrics Part 6
Class Notes in Statistics and Econometrics Part 7
Class Notes in Statistics and Econometrics Part 8
Class Notes in Statistics and Econometrics Part 9
Class Notes in Statistics and Econometrics Part 10
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.