高斯混沌映射的迭代公式以及python代码

高斯混沌映射是一种常用的混沌映射算法，可以用于生成随机数序列。它的迭代公式如下：

x_{n+1} = r \cdot x_n \cdot (1 - x_n)

其中，`x_n` 是第 `n` 个迭代的值，`r` 是控制参数，通常取值范围在 `(3.57, 4)`。

以下是使用Python实现高斯混沌映射的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

def gaussian_map(x0, r, num_iterations):
    x = [x0]  # 初始值
    for _ in range(num_iterations):
        x0 = r * x0 * (1 - x0)
        x.append(x0)
    return x

# 设置参数
x0 = 0.6  # 初始值
r = 4  # 控制参数
num_iterations = 1000  # 迭代次数

# 生成数据
data = gaussian_map(x0, r, num_iterations)

# 绘制图像
plt.plot(data, 'b-', linewidth=0.5)
plt.title('高斯混沌映射')
plt.xlabel('迭代次数')
plt.ylabel('值')
plt.show()

这段代码会生成一个高斯混沌映射的迭代图像。您可以根据需要修改初始值、控制参数和迭代次数来生成不同的随机数序列。