from sympy import
*import numpy as np
import copy
n =2000
#控制迭代次數
defhenon
(x,y,n)
:for i in
range
(n):
x1 =1-
1.4* x **
2+ y
y1 =
0.3* x
x = x1
y = y1
return x,y
defle_calculate()
: sum_lambda1 =
0 sum_lambda2 =
0 a =
0.123456789
b =0.123456789
# 使用符號方式求解
x, y = symbols(
"x,y"
) f_mat = matrix([1
-1.4
* x **
2+ y,
0.3* x]
)# 求解雅各比矩陣
jacobi_mat = f_mat.jacobian(
[x, y]
)# 帶變數的雅各比矩陣形式是固定的
a, b = henon(a, b,
1001
)# 先迭代5000次，消除初始影響.以第5001次的值作為初始值
u1 = matrix([1
,0])
# 初始列向量
u2 = matrix([0
,1])
for i in
range
(n):
j = jacobi_mat.subs(
)# 將變數替換為當前迭代值，得到當前的雅各比矩陣（數字）
column_vector1 = u1#初始列向量為上一次的u1和u2
column_vector2 = u2
v1 = j * column_vector1 # 初始列向量乘上雅各比矩陣之後得到的向量
v2 = j * column_vector2
u1 = v1 /
(v1.norm(2)
) v2 = v2 -
(v2.dot(u1)
)* u1
u2 = v2 /
(v2.norm(2)
) lambda1 = ln(v1.norm(2)
) lambda2 = ln(v2.norm(2)
) sum_lambda1 = sum_lambda1 + lambda1
sum_lambda2 = sum_lambda2 + lambda2
a, b = henon(a,b,1)
#進行下一次迭代
le1=sum_lambda1/n
le2=sum_lambda2/n
print
(le1)
print
(le2)
if __name__ ==
'__main__'
: le_calculate(
)
-1.61884616435387
#-*-coding:utf-8-*-
from sympy import
*import numpy as np
# np.set_printoptions(suppress=true)
import copy
n =3000
#控制迭代次數
deflogistic
(x,n)
:for i in
range
(n):
x =4* x *(1
- x)
return x
defle_calculate()
: sum_lambda1 =
0 a =
0.123456789
# 使用符號方式求解
x = symbols(
"x")
f_mat = matrix([4
* x *(1
- x)])
# 求解雅各比矩陣
jacobi_mat = f_mat.jacobian(
[x])
# 帶變數的雅各比矩陣形式是固定的
a = logistic(a,
5001
)# 先迭代5000次，消除初始影響.以第5001次的值作為初始值
u1 = matrix([1
])# 初始列向量
for i in
range
(n):
j = jacobi_mat.subs(x,a)
# 將變數替換為當前迭代值，得到當前的雅各比矩陣（數字）
column_vector1 = u1#初始列向量為上一次的u1
vector1 = j * column_vector1 # 初始列向量乘上雅各比矩陣之後得到的向量
v1 = vector1 # 將vector1複製給v1
u1 = v1 /
(v1.norm(2)
)# 向量u1等於向量v1除以向量v1的模(2範數)
lambda1 = ln(v1.norm(2)
) sum_lambda1 = sum_lambda1 + lambda1
a= logistic(a,1)
#進行下一次迭代
le1=sum_lambda1/n
print
(le1)
if __name__ ==
'__main__'
: le_calculate(
)
計算BMI指數
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