Dynamical Systems with Applications using MATLAB %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % DYNAMICAL SYSTEMS WITH APPLICATIONS USING MATLAB % % COPYRIGHT BIRKHAUSER 2004 STEPHEN LYNCH % % PUBLISHED June 2004 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% CONTENTS Preface 0. A Tutorial Introduction to MATLAB and the Symbolic Math Toolbox 0.1 Tutorial One: The Basics and the Symbolic Math Toolbox (1 Hour) 0.2 Tutorial Two: Plots and Differential Equations (1 Hour) 0.3 MATLAB Program Files, or M-Files 0.4 Hints for Programming 0.5 MATLAB Exercises 1. Linear Discrete Dynamical Systems 1.1 Recurrence Relations 1.2 The Leslie Model 1.3 Harvesting and Culling Policies 1.4 MATLAB Commands 1.5 Exercises 2. Nonlinear Discrete Dynamical Systems 2.1 The Tent Map and Graphical Iterations 2.2 Fixed Points and Periodic Orbits 2.3 The Logistic Map, Bifurcation Diagram, and Feigenbaum Number 2.4 Gaussian and Henon Maps 2.5 Applications 2.6 MATLAB Commands 2.7 Exercises 3. Complex Iterative Maps 3.1 Julia Sets and the Mandelbrot Set 3.2 Boundaries of Periodic Orbits 3.3 MATLAB Commands 3.4 Exercises 4. Electromagnetic Waves and Optical Resonators 4.1 Maxwell's Equations and Electromagnetic Waves 4.2 Historical Background of Optical Resonators 4.3 The Nonlinear Simple Fibre Ring Resonator 4.4 Chaotic Attractors and Bistability 4.5 Linear Stability Analysis 4.6 Instabilities and Bistability 4.7 MATLAB Commands 4.8 Exercises 5. Fractals and Multifractals 5.1 Construction of

这本书的PDF版本很难找的呀，额费了九虎二牛之力才找到的，贡献给大家

- py-pde是一个Python软件包，用于求解偏微分方程（PDE）。 该程序包提供了可在其上定义标量和张量字段的网格的类。 关联的微分算子是使用numba编译的有限差分实现来计算的。 这允许定义，检查和求解典型的PDE，例如在物理动力系统研究中出现的PDE。 该软件包的重点在于易于使用，以探索PDE的行为。 但是，可以使用numba透明地编译核心计算，以提高速度。 安装 py-pde在pypi上可用，因此您应该可以通过pip安装它： pip install py-pde 为了使软件包的所有功能可用，您可能还需要安装以下可选软件包： pip install h5py pandas tqdm 此外，需要安装ffmpeg来创建电影。 或者，您可以使用频道通过安装py-pde ： conda install -c conda-forge py-pde 使用conda安装包括所

Dynamical Systems in Neuroscience，希望对喜欢计算神经生物学的同学有帮助！

Morris W. Hirsch Stephen Smale Robert L. Devaney

Dynamical Systems with Applications Using MATLAB

间隔状态观测器在每个时间点对状态向量的允许值集合进行估计。 理想情况下，评估集的大小与模型不确定性成正比，因此，间隔观察者会生成具有估计误差范围的状态估计值，类似于Kalman滤波器，但要在确定性框架内进行。 本教程介绍了用于连续时间，离散时间和时滞系统的间隔观察器设计的主要工具和技术。

Introduction to Applied Nonlinear Dynamical Systems and Chaos

欧拉公式求长期率的matlab代码基于递归神经网络的动力系统机器学习 该项目涉及使用递归神经网络和Keras机器学习工具箱来重现状态空间模型的输入输出行为的学习。 文件“ system_identification_machine_learning.py”是主文件。 您应该从这里开始。 文件“ backward euler.py”定义了使用后向Euler方法离散化连续时间系统的函数。 从文件“ system_identification_machine_learning.py”中调用它。 我的网页上提供了该项目的完整说明：

欧拉公式求长期率的matlab代码使用Keras和MLP网络的动态系统ARX模型的机器学习 该项目涉及学习动态系统的ARX模型。 我们使用MLP网络来估算ARX模型。 有两个文件：1.-“ system_identification_ARX.py”-是主文件2.-“ backward_euler.py”-是从第一个文件调用的文件，此文件用于模拟系统 我写了一篇关于这个项目的详细文章。 在这里能找到它：