logistic map的Matlab绘图代码
时间: 2023-07-30 15:10:10 浏览: 96
下面是一个简单的 Matlab 代码,绘制 Logistic Map 的迭代图:
```matlab
% 设置参数
r = 3.9; % 映射参数
x0 = 0.2; % 初始值
n = 1000; % 迭代次数
% 迭代计算
x = zeros(n,1);
x(1) = x0;
for i = 2:n
x(i) = r*x(i-1)*(1-x(i-1));
end
% 绘制迭代图
plot(1:n,x,'.')
xlabel('迭代次数')
ylabel('x')
title(['Logistic Map (r=' num2str(r) ', x_0=' num2str(x0) ', n=' num2str(n) ')'])
```
你可以根据自己的需求调整参数和迭代次数,并对图形进行自定义。
相关问题
logistic映射matlab画图代码
以下是使用Matlab画Logistic映射图的示例代码:
```
% 定义参数
r = 3.8; % 控制参数
x = 0.5; % 初始值
N = 1000; % 迭代次数
% 计算Logistic映射
for i = 1:N
x(i+1) = r*x(i)*(1-x(i));
end
% 绘制图像
plot(x(1:N), 'k')
title(['Logistic Map with r = ' num2str(r)])
xlabel('Iteration')
ylabel('x')
```
其中,r为Logistic映射的控制参数,x为初始值,N为迭代次数。在循环中,每次计算新的x值,并将其存储在x向量中。最后,使用plot函数绘制生成的Logistic映射图像。
logistic模型matlab代码
以下是一个简单的logistic模型的Matlab代码示例:
```matlab
% 定义模型函数
function y = logistic_model(beta, x)
y = 1 ./ (1 + exp(-beta(1) - beta(2)*x));
end
% 生成一些模拟数据
x = linspace(0, 10, 100);
y_true = 1 ./ (1 + exp(-(-1 + 0.5.*x))); % 真实的模型参数
y = y_true + randn(1, 100)/10; % 加入噪声的观测数据
% 使用最小二乘法进行模型拟合
beta0 = [0, 0];
beta_hat = lsqcurvefit(@logistic_model, beta0, x, y);
% 绘制结果
plot(x, y, '.', x, logistic_model(beta_hat, x), '-')
legend('观测数据', '拟合曲线')
```
在上述代码中,我们首先定义了一个logistic模型函数`logistic_model`,其中`beta`是模型参数,`x`是自变量。接着我们生成一些模拟数据,其中`y_true`是真实的模型输出,`y`是加入噪声的观测数据。然后使用最小二乘法进行模型拟合,最后绘制出观测数据和拟合曲线的图像。