%0 Journal Article
%T Grassberger-Procaccia algorithm for evaluating the fractal characteristic of strange attractors<br>评价奇怪吸引子分形特征的Grassberger-Procaccia算法
%A Wang An-Liang
%A Yang Chun-Xin
%A <br>王安良
%A 杨春信
%J 物理学报
%D 2002
%I 
%X 基于Lorenz,Rssler和H啨ｎｏｎ三种典型的奇怪吸引子,全面分析了GrassbergerProcaccia(缩写GP)算法,详细讨论了采样数据量、延迟时间、重构相空间维数和线性区长度等参数对计算关联维数和Kolmogorov熵的影响,结果表明这些关键参数是相互关联的.通过分析关联积分谱的变化趋势,发现延迟时间与重构相空间维数对连续动力系统和离散动力系统的作用效果是不同的,且选择最佳延迟时间对计算关联维数的意义不大.指出了实际中应用GP算法应注意的问题
%K strange attractors
%K Grassberger-Procaccia algorithm
%K correlation dimension
%K Kolmogorov entropy<br>奇怪吸引子
%K GrassbergerProcaccia算法
%K 关联维数
%K Kolmogorov熵
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=6E709DC38FA1D09A4B578DD0906875B5B44D4D294832BB8E&cid=47EA7CFDDEBB28E0&jid=29DF2CB55EF687E7EFA80DFD4B978260&aid=40291F9FC90B6617&yid=C3ACC247184A22C1&vid=987EDA49D8A7A635&iid=59906B3B2830C2C5&sid=3145500BBCE659D1&eid=DA18F418694A6B14&journal_id=1000-3290&journal_name=物理学报&referenced_num=13&reference_num=35