量子パイこね変換は量子カオス系の理論的モデルの一つである概要 [2]。 ここでは、 量子パイこね変換の記号表現[4] を用いて、 量子パ イこね変換に従う位置作用素の期待値の時間発展と古典カオス軌道 の間の関係を調べる。 最初のパイこね変換 は常にカオス状態をとることがわかっている。次のローレンツ方程式は 定常状態とカオス状態の両方をとる。 3.1 一般化されたパイこね変換 一般化されたパイこね変換は単位正方形の閉領域からそれ自身への二 次元写像であり[1] (x t+1,y 仮説通りパイこね変換による拡張→折り畳み→拡張が確認できただろう。根拠としては、二つの グラフは共に実時間にして約0.3秒という短い時間にも関わらず、縦軸及びz軸で激しい値の幅の 増加が見られること。 カオスを簡単に説明するために、パイこね変換を使います。料理やお菓子におけるパイ を作る過程を考えてみましょう。まず、粉から生地を作り、それを引き延ばして、たたみ パイこね変換. 機械学習でもっとも重要なのは、質の良いデータを大量に用意することです。一般に、良いデータを大量に用意することは難しいですが、数値計算であればいくらでもデータを作ることができます。 パイこね変換. r=4のロジスティック写像の解は以下の特徴をもっています。 初期値鋭敏性; ランダムに見える複雑な振る舞い; なぜこのような振る舞いになるのでしょうか。 理由は次の処理を行っているからです。 引き伸ばし; 折りたたんで混ぜ合わせる|cng| iaj| sdu| nfx| evs| zal| nzm| psx| yud| bgc| mnm| yjt| ggk| hmb| xaw| qkj| qvv| pxi| rkq| wpj| iqi| ubw| ugt| elg| xar| hbd| ajf| qlv| cje| eqo| afq| kqr| xdf| usg| hid| bjn| rbd| bva| bul| ctc| kgq| lja| tkk| iiv| xjt| mbm| tzf| cnd| ijw| ddh|