Next: カオスニューロンモデル
Up: カオスニューラルネットワーク
Previous: カオス
カオス的挙動とは、入力値がわずかに違うことが、その後の振舞いに甚大な影響
を与えることである。
カオス的挙動の例として、式 (3.1)のような関数を考える。
この関数はカオス状態を示すことが知られている。
この関数の入出力応答は図 3.1のようになる。
図 3.1: カオスを示す関数の入出力特性
この関数に初期値を与え、その出力値を再び入力値とし、繰り返し計算する。
図 3.2: 初期値
図 3.3: 初期値
図 3.2に初期値
、図 3.3に
初期値
として50回繰り返し計算した結果を示す。
繰り返し回数が15回までは同様の振舞いをするが、それ以降は初期値が百万分の一
違うだけで振舞いが全く異なっている。
このように、カオス状態ではわずかな誤差が拡大され、系の振舞いを大きく
変えてしまうことがわかる。
Deguchi Lab.