CN113407900A - Lorenz振子的快速求解方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种适用于Lorenz吸引子动力学系统的快速数值求解方法,属于数字信号处理领域。由于Lorenz吸引子动力学系统是非刚性方程,现有的数值求解技术常用显式的4阶龙格库塔法,但是4阶龙格库塔法求解一个数据点时需要将微分方程求解4次,其运算量较大。本发明通过半隐式的方法,构造出Lorenz吸引子动力学系统的快速高精度求解方法,其运算量是4阶龙格库塔法的四分之三,而求解精度和4阶龙格库塔法一样。通过本发明方法可以有效提升Lorenz吸引子动力学系统的求解速度。
Description
技术领域
本发明涉及数字信号处理领域,具体涉及一种Lorenz振子的快速求解方法。
背景技术
Lorenz振子是一种重要的混沌振子,该振子广泛应用于工程领域,比如文献 “基于Lorenz系统Lyapunov指数的管道超声导波检测”、“基于Lorenz混沌同步 系统的未知频率微弱信号检测”、“基于Lorenz系统的微弱谐和信号检测”等。
在应用Lorenz振子时,必须进行有效的数值求解。由于Lorenz方程是非刚 性方程,所以通常利用显式的龙格库塔法进行求解,尤其是定步长四阶龙格库塔 法兼具高精度和小运算量的优点,所以是首选数值求解方法。但是定步长四阶龙 格库塔法在求解一个数据点时,需要将微分方程求解4次,也就是说N个数据 点的求解需要将微分方程求解4N次,可见该方法的运算速度是有提升空间的。 因此,研究数值求解方法具有实际的意义。
发明内容
针对上述问题,本发明提供了一种基于半隐式方法的数值计算方法,可以将Lorenz振子求解时应用的定步长四阶龙格库塔法的运算时长减少四分之一。
本发明的技术方案是:Lorenz吸引子动力学系统的快速数值求解方法,具体 步骤包括如下:
步骤一、将Lorenz吸引子动力学系统方程变量的前一递推值,执行两个并 行计算步骤1a、1b,分别得到方程变量的下一递推值后,执行一个平均计算步 骤1c,得到方程变量的下一递推值1;
步骤二、将Lorenz吸引子动力学系统方程变量的前一递推值,执行两个并 行计算步骤2a、2b,分别得到方程变量的递推中间值后,执行一个平均计算步 骤2c,得到方程变量的递推中间值;然后将步骤2c得到的方程变量的递推中间 值,执行两个并行计算步骤2d、2e,分别得到方程变量的下一递推值后,执行 一个平均计算步骤2f,得到方程变量的下一递推值2;
步骤三、将步骤一求出的方程变量下一递推值1和步骤二求出的相应方程变 量下一递推值2带入一个公式进行计算,可得方程变量下一递推值。
进一步的,所述的Lorenz吸引子动力学系统方程具体如下式所示:
进一步的,在步骤一中,将步骤一划分为1a、1b、1c三个子步骤,其中,
在式(2)和(3)中,变量的上标n表示变量的第n个数据,变量的下标1 表示递推过程的第一步;变量的上标n+1表示变量的第n+1个数据,变量的下 标1表示递推过程的第一步;h表示递推步长H;另外,步骤1a和1b是单独并 行计算的;
在步骤1c中,将步骤1a、步骤1b求解出的变量下一递推值求平均,得到 方程变量下一递推值1。
进一步的,在步骤二中,将步骤二划分为2a、2b、2c、2d、2e及2f六个子 步骤,其中,
所述公式(4)如下式所示:
在公式(4)和(5)中,变量的上标n表示变量的第n个数据,变量的下标 2表示递推过程的第二步;变量的上标n+1/2表示变量的第n+1/2个中间变量数 据,变量的下标2表示递推过程的第二步;h表示递推步长H/2;
另外,步骤2a、2b步骤是单独并行计算的;
在步骤2c中,将步骤2a、2b求解出的方程变量递推中间值求平均,得到方 程变量递推中间值;
在公式(6)和(7)中,变量的上标n+1表示变量的第n+1个数据,变量 的下标2表示递推过程的第二步;变量的上标n+1/2表示变量的第n+1/2个中间 变量数据,变量的下标2表示递推过程的第二步;h表示递推步长H/2;
另外,步骤2d、2e是单独并行计算的;
在步骤2f中,将子步骤2d、2e中求出的对应变量值求平均,得到方程变量 的下一递推值2。
进一步的,在步骤三中,将步骤一求出的方程变量下一递推值1和步骤二求 出的相应方程变量下一递推值2带入公式(8)进行计算,可得方程变量下一递 推值;
所述公式(8)如下式所示,
其中,步骤三的计算结果就是方程变量的下一递推值。
通过以上三个步骤,即可通过变量的第n个数据值递推出第n+1个数据值。 且由于本发明方法的递推算法也是4阶精度的,和4阶龙格库塔法精度一样,其 对Lorenz方程的求解结果精度也一样的。
从以上的半隐式递推步骤可以看出,每个变量的递推需要计算六次微分方程 才能得到,但是由于采用了并行处理方法,其计算时间缩减了一半,所以每个变 量的计算时间为计算三次微分方程的时间。而定步长4阶龙格库塔法,每个变量 的计算时间为计算四次微分方程的时间,所以本发明方法比定步长4阶龙格库塔 法的计算时间缩短了四分之一。
本发明的有益效果是:利用本发明提出的递推算法,提升了Lorenz方程数 字求解的速度,本发明方法相对于定步长4阶龙格库塔法的计算时间缩短了四分 之一。
附图说明
图1是本发明的结构流程图;
图2是通过定步长4阶龙格库塔法求解出的Lorenz方程的三维相图;
图3是本发明中求解出的Lorenz方程的三维相图;
图4是是求解出的Lorenz方程的x变量随时间变化的波形示意图;
图5是本发明中求解出的Lorenz方程的x变量随时间变化的波形图;
图6是本发明实施例中利用定步长4阶龙格库塔法求解出的Lorenz方程的y 变量随时间变化的波形图;
图7是本发明实施例中利用本发明方法求解出的Lorenz方程的y变量随时 间变化的波形图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明的技术方案,下面结合附图对本发明的技术方案做 进一步的详细说明:
如图1所述;本发明采用半隐式方法构造Lorenz吸引子动力学系统的快速 数值求解方法,具体步骤包括如下:
步骤一、将Lorenz吸引子动力学系统方程变量的前一递推值,执行两个并 行计算步骤1a、1b,分别得到方程变量的下一递推值后,执行一个平均计算步 骤1c,得到方程变量的下一递推值1;
步骤二、将Lorenz吸引子动力学系统方程变量的前一递推值,执行两个并 行计算步骤2a、2b,分别得到方程变量的递推中间值后,执行一个平均计算步 骤2c,得到方程变量的递推中间值;然后将步骤2c得到的方程变量的递推中间 值,执行两个并行计算步骤2d、2e,分别得到方程变量的下一递推值后,执行 一个平均计算步骤2f,得到方程变量的下一递推值2;
步骤三、将步骤一求出的方程变量下一递推值1和步骤二求出的相应方程变 量下一递推值2带入一个公式进行计算,可得方程变量下一递推值。
进一步的,所述的Lorenz吸引子动力学系统方程具体如下式所示:
对于Lorenz吸引子的动力学方程可以采用定步长4阶龙格库塔法求解,其 递推公式如下:
式中:xn、yn、zn是方程变量x、y、z的龙格库塔法的第n个递推值,xn+1、 yn+1、zn+1是方程变量x、y、z的龙格库塔法的第n+1个递推值,h是递推步长。
从定步长4阶龙格库塔法的递推公式可以看出,每个变量需四次计算微分方 程才能得到。
进一步的,在步骤一中,将步骤一划分为1a、1b、1c三个子步骤,其中,
在式(2)和(3)中,变量的上标n表示变量的第n个数据,变量的下标1 表示递推过程的第一步,如表示变量x在递推过程第一步中的第n个数据值, 该值对应于龙格库塔法中的变量的第n个数据xn;变量的上标n+1表示变量的 第n+1个数据,变量的下标1表示递推过程的第一步,如表示变量x在递推 过程第一步中的第n+1个数据值;h表示递推步长H;其中,步骤1a和1b是单 独并行计算的;
进一步的,在步骤二中,将步骤二划分为2a、2b、2c、2d、2e及2f六个子 步骤,其中,
所述公式(4)如下式所示:
在公式(4)和(5)中,变量的上标n表示变量的第n个数据,变量的下标 2表示递推过程的第二步,如表示变量x在递推过程第二步中的第n个数据值; 变量的上标n+1/2表示变量的第n+1/2个中间变量数据,变量的下标2表示递推 过程的第二步,如表示变量x在递推过程第二步中的第n+1/2个中间变量 数据值;h表示递推步长H/2;其中,步骤2a、2b步骤是单独并行计算的;
在公式(6)和(7)中,变量的上标n+1表示变量的第n+1个数据,变量 的下标2表示递推过程的第二步,如表示变量x在递推过程第二步中的第n+1 个数据值;变量的上标n+1/2表示变量的第n+1/2个中间变量数据,变量的下标 2表示递推过程的第二步,如表示变量x在递推过程第二步中的第n+1/2 个中间变量数据值;h表示递推步长H/2;其中,步骤2d、2e是单独并行计算的;
进一步的,在步骤三中,将步骤一求出的方程变量下一递推值1和步骤二求 出的相应方程变量下一递推值2带入公式(8)进行计算,可得方程变量下一递 推值;
所述公式(8)如下式所示,
其中,步骤三的计算结果就是方程变量的下一递推值;
通过以上三个步骤,即可通过变量的第n个数据值递推出第n+1个数据值。
如附图2所示,为定步长4阶龙格库塔法求解出的Lorenz方程的三维相图。 求解的参数为(公式(1)中)σ=10,r=28,b=8/3,此时振子处于混沌态。
如附图3所示,为本发明方法求解出的Lorenz方程的三维相图。求解参数 与附图2的求解参数一致。对比可以发现,附图2和附图3的求解结果完全一致。
如附图4所示,为定步长4阶龙格库塔法求解出的Lorenz方程的x变量随 时间变化的波形。
如附图5所示,为本发明方法求解出的Lorenz方程的x变量随时间变化的 波形;对比可以发现,附图4和附图5的求解结果完全一致。
实施例:
依据“基于Lorenz系统的微弱谐和信号检测”构建的信号检测模型,其 Lorenz振子信号检测系统微分方程为:
该检测模型中,先把混合有噪声的待检测信号进行带通滤波,然后输入 Lorenz振子进行检测;在实验中,将n(t)噪声的功率设置为0.04W,信号设置为 s(t)=0.002cos(70t);
将信号和噪声输入公式10中,利用定步长4阶龙格库塔法求解,得到如图 6所示的系统输出y的波形图,从中可以明显看到系统输出波形在1秒左右迅速 衰减为很小的值,说明存在有70弧度/秒的角频率待检测信号;该信号检测结果 与文献“基于Lorenz系统的微弱谐和信号检测”中的检测结果是一致的。
同样,利用本发明的快速数值求解方法,对该信号检测问题进行求解,其求 解结果如图7所示。对比图6和图7,可以看出利用定步长4阶龙格库塔法求解 的结果和本发明方法求解结果几乎完全一样。说明本发明方法可以正确应用于信 号检测等实际工程应用中。
最后,应当理解的是,本发明中所述实施例仅用以说明本发明实施例的原则; 其他的变形也可能属于本发明的范围;因此,作为示例而非限制,本发明实施例 的替代配置可视为与本发明的教导一致;相应地,本发明的实施例不限于本发明 明确介绍和描述的实施例。
Claims (5)
1.Lorenz吸引子动力学系统的快速数值求解方法,其特征在于,具体步骤包括如下:
步骤一、将Lorenz吸引子动力学系统方程变量的前一递推值,执行两个并行计算步骤1a、1b,分别得到方程变量的下一递推值后,执行一个平均计算步骤1c,得到方程变量的下一递推值1;
步骤二、将Lorenz吸引子动力学系统方程变量的前一递推值,执行两个并行计算步骤2a、2b,分别得到方程变量的递推中间值后,执行一个平均计算步骤2c,得到方程变量的递推中间值;然后将步骤2c得到的方程变量的递推中间值,执行两个并行计算步骤2d、2e,分别得到方程变量的下一递推值后,执行一个平均计算步骤2f,得到方程变量的下一递推值2;
步骤三、将步骤一求出的方程变量下一递推值1和步骤二求出的相应方程变量下一递推值2带入一个公式进行计算,最后可得方程变量下一递推值。
3.根据权利要求1所述的Lorenz吸引子动力学系统的快速数值求解方法,其特征在于,
在步骤一中,将步骤一划分为1a、1b、1c三个子步骤,其中,
在式(2)和(3)中,变量的上标n表示变量的第n个数据,变量的下标1表示递推过程的第一步;变量的上标n+1表示变量的第n+1个数据,变量的下标1表示递推过程的第一步;h表示递推步长H;另外,步骤1a和1b是单独并行计算的;
在步骤1c中,将步骤1a、步骤1b求解出的变量下一递推值求平均,得到方程变量下一递推值1。
4.根据权利要求1所述的Lorenz吸引子动力学系统的快速数值求解方法,其特征在于,
在步骤二中,将步骤二划分为2a、2b、2c、2d、2e及2f六个子步骤,其中,
所述公式(4)如下式所示:
在公式(4)和(5)中,变量的上标n表示变量的第n个数据,变量的下标2表示递推过程的第二步;变量的上标n+1/2表示变量的第n+1/2个中间变量数据,变量的下标2表示递推过程的第二步;h表示递推步长H/2;
另外,步骤2a、2b步骤是单独并行计算的;
在步骤2c中,将步骤2a、2b求解出的方程变量递推中间值求平均,得到方程变量递推中间值;
在公式(6)和(7)中,变量的上标n+1表示变量的第n+1个数据,变量的下标2表示递推过程的第二步;变量的上标n+1/2表示变量的第n+1/2个中间变量数据,变量的下标2表示递推过程的第二步;h表示递推步长H/2;
另外,步骤2d、2e是单独并行计算的;
在步骤2f中,将子步骤2d、2e中求出的对应变量值求平均,得到方程变量的下一递推值2。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2003104969A2 (en) * | 2002-06-06 | 2003-12-18 | Cryptico A/S | Method for improving unpredictability of output of pseudo-random number generators |
US20080107268A1 (en) * | 2006-09-08 | 2008-05-08 | The Government Of The United States, In The Name Secretary Of The Navy | Method and Apparatus for Secure Digital Communications Using Chaotic Signals |
US20120226724A1 (en) * | 2011-03-01 | 2012-09-06 | King Abdullah University of Science and Technology (KAUST) | Fully digital chaotic differential equation-based systems and methods |
CN109088616A (zh) * | 2018-08-24 | 2018-12-25 | 南京信息职业技术学院 | 一种基于混沌振子的信号去噪方法 |
-
2021
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2003104969A2 (en) * | 2002-06-06 | 2003-12-18 | Cryptico A/S | Method for improving unpredictability of output of pseudo-random number generators |
US20080107268A1 (en) * | 2006-09-08 | 2008-05-08 | The Government Of The United States, In The Name Secretary Of The Navy | Method and Apparatus for Secure Digital Communications Using Chaotic Signals |
US20120226724A1 (en) * | 2011-03-01 | 2012-09-06 | King Abdullah University of Science and Technology (KAUST) | Fully digital chaotic differential equation-based systems and methods |
CN109088616A (zh) * | 2018-08-24 | 2018-12-25 | 南京信息职业技术学院 | 一种基于混沌振子的信号去噪方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
张嵩;芮国胜;孙文俊;张洋;崔文;: "Duffing振子中随机微分方程的"欧拉-丸山"数值解法", 电子测量技术, no. 03, 15 March 2011 (2011-03-15), pages 37 - 40 * |
高振斌;田晓旭;: "基于FPGA的微弱信号检测与实现技术", 重庆邮电大学学报(自然科学版), no. 03, 15 June 2016 (2016-06-15), pages 297 - 302 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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