我国证券市场混沌的判据

本文通过李雅普诺夫指数和吸引子的分数维这两个指数来研究我国证券市场的混沌特征。利用Ｗｏｌｆ提出的重构相空间技术和Ｇ－Ｐ算法分别计算了上证综指日收益率序列的李雅普诺夫指数和吸引子的分数维。从而得出我国证券市场运行于混沌状态的有力证据。     

股票市场的流动性与混沌研究

从证券市场的微观结构角度,运用混沌经济学的方法,对股票市场的流动性及交易群体数量变动问题进行分析.建立交易者数量动态模型,给出维持市场流动性及买卖双方交易数量混沌状态的临界条件,通过调控影响不同交易群体数量的参数,探讨如何实现市场的流动性和均衡状态,并指出政策调控市场的可能性,最后给出股市交易群体变动的仿真计算.     

Control and Synchronization of a Novel Hyperchaotic System Containing One Quadratic Term

A novel hyperchaotic system derived from Liu system is proposed in this paper. Lyapunov exponent, phase portrait and Poincare mapping are given to verify that the system is hyperchaotic. A controller is designed to compel the hyperchaotic system to converge into the equilibrium. It is proved theoretically that this control law is feasible and valid by Lyapunov second method. Based on linear feedback synchronization control principle, synchronization control of the novel hyperchaotic system is realized. Numerical simulation shows that this synchronization method is simple and effective. As long as the proper linear feedback control vector is chosen, it is easy to achieve the rapid synchronization between the driving system and response system.     

基于元胞自动机的股票市场复杂性研究——投资者心理与市场行为

在建立了基于元胞自动机的股票市场仿真模型的基础上,运用分形结构特征变量和稳定性变量来刻画股票市场的复杂性特征,考察了投资者从众行为这一投资心理与市场复杂性特征变量的相关关系.在股票市场稳定性特征中提出了离散度概念,用于度量市场的稳定性.研究表明,股票市场的复杂性特征变量与投资者心理存在着明显的相关关系     

基于混沌判据评价几类跟驰模型合理性的仿真研究

提出了一种评价交通流理论模型合理性的新方法:用交通流理论模型产生时间序列,计算这些时间序列的最大李雅普诺夫指数,用最大李雅普诺夫指数可以判断仿真交通流是否再现了交通流存在的混沌现象,以及反映的程度如何,进而评价交通流理论模型的合理性.文章介绍了方法的原理,给出了对伽赛斯-赫尔曼-伯兹(Gazis-Herman-Potts)模型;皮埃莱(Bierley)模型;洛克威尔-特莱德勒(Rock-well-Treiterer)模型三类典型的跟驰模型仿真实验的结果.分析了仿真结果,得出了有用的结论.     

基于Lyapunov稳定理论设计MRAC系统的简单方法

基于李雅普诺夫稳定理论，用统一格式研究单输入单输出模型参考自适应控制系统，提出一种利用模型输出微分测量值来设计控制系统的方法，避免了被控对象输出微分不可测的问题，从而省掉一组滤波器，不需要辅助信号，而且结构上大为简化。由于采用从模型取状态的方法，增加了抗噪声干扰的能力。     

模糊广义系统的稳定性分析

研究了模糊广义系统的二次稳定性问题,给出了使系统二次稳定的公共矩阵X存在的必要条件。在此基础上,通过线性矩阵不等式技术,得出了求解公共矩阵X的方法,与以往的结果相比,减少了求解过程的计算量。并给出了状态反馈控制器的设计以及相应的必要条件和求解方法。最后,通过数值例子验证了结论的正确性。     

离散混沌测量矩阵构造及其性能研究

若测量矩阵满足约束等距性(restricted isometric property, RIP),则样本能够完美恢复出原始信号。而对于给定矩阵很难验证其是否满足RIP需求,因此,本文采用李雅普诺夫指数作为一种针对离散混沌测量矩阵的验证指标。首先分析了RIP与李雅普诺夫指数之间的联系,然后给出了一种分段式混沌映射构造方法用以提高混沌性能,并从理论和仿真上证明了该方法的有效性。实验结果表明,这种方法不仅提高了混沌序列的随机性和自相关性,而且所生成的测量矩阵也具有更好的性能。因此,引进李雅普诺夫指数是一种有效的验证离散混沌测量矩阵性能的方法,提高李雅普诺夫指数能够提高混沌测量矩阵的性能。     

Stabilization of discrete nonlinear systems based on control Lyapunov functions

The stabilization of discrete nonlinear systems is studied. Based on control Lyapunov functions, a sufficient and necessary condition for a quadratic function to be a control Lyapunov function is given. From this condition, a continuous state feedback law is constructed explicitly. It can globally asymptotically stabilize the equilibrium of the closed-loop system. A simulation example shows the effectiveness of the proposed method.     

非线性微分-代数系统稳定性的几个判据

研究非线性微分－代数系统的稳定性问题,给出利用非线性函数的偏导数矩阵判别非线性微分－代数系统平衡态稳定和不稳定的几个判据,所得结果形式简洁,易于应用．最后利用例子说明所得判据的有效性     

大规模群体行为仿真模型设计与实现

大规模群体行为建模是面向战争和危机研究的社会仿真的关键技术。现有的群体行为模型对小规模群体的行为动力学特性表现较成功,但对其的社会学属性表现不足。而在战争危机出现时,群体行为通常呈现出地域范围广大、数量规模巨大、时间跨度较大的特点,群体社会学特征明显。采用基于Agent的Bottom-Up的建模方式,设计了一个包含日常与危机两种状态以及三层可变粒度的大规模群体行为模型,解决了行为描述粒度的问题、行为演化的确定性随机性问题以及行为的视觉化呈现问题。     

复杂性方法与经济政策

经济学研究中的复杂性方法能否取得最后的成功,与它被应用来进行政策研究有很大关系,本文考察以复杂性方法为基础的经济政策研究的含义。复杂性方法,以关注“过程”的涌现性的“复杂适应系统”理论模型,取代了传统的均衡分析模型作为经济政策分析的基础。复杂性方法对经济政策研究提出了许多有价值的杰出思想,这些都是为传统经济学所忽略的。     

风险的频度、累积性及与Hurst指数关系的研究

从金融资产价格波动的符号动力学特征出发，提出了衡量金融风险水平的两个新指标：风险的频度与累积性，分别建立了这两个风险指标与Hurst指数之间关系的命题，并用Monte Carl。实验验证了这两个命题，表明其命题内容的正确性与有效性。     

基于复杂性理论的综合电子信息系统作战效能评估方法

针对军事系统、综合电子信息系统和作战效能评估的特点,从复杂科学的研究角度，结合复杂适应系统（CAS）理论，采用基于多智能体的仿真方法，建立了基于多智能体的综合电子信息系统作战效能评估示例模型。通过对军事系统的仿真获得对综合电子信息系统作战效能的相对评估值。     

Demonstration Study on the Intrinsic Characteristic of Stock Complex Index on Shanghai Security Market

This paper takes the Shanghai Security market stock composite index as the research object, analyzes its intrinsic fractal essence characteristics by the application of fractal theory and the method, and computes the Hurst index, fractal dimension and correlated function of the highest prices of the complex index. Moreover, it studies characteristics of long term memory of the sample data and its variance along with time; study existence of chaotic attractors in data of the complex index by reconstructing the phase space of the index data. Finally, this paper carries on the related forecast demonstration study to the stock composite index. Results of the study have certain reference function to the actual problem.     

试述和谐社会系统复杂性的特征

关于复杂性研究是人类科学史上的重大转折。社会主义和谐社会复杂系统的特征:社会复杂系统要素数量巨大种类繁多、社会复杂系统中的多层次、社会复杂系统的整体性、社会复杂系统的开放性、社会复杂系统的反馈性、社会复杂系统的非线性、社会复杂系统的动态性、社会复杂系统的主动性和社会复杂系统中关系的广普性。     

系统科学、复杂性科学与复杂系统科学哲学

以整体性为指导范式的系统科学与复杂性科学转变了人们的思维方式,作为二者的延伸与拓展,复杂系统科学哲学这一研究领域逐渐引起了科学哲学家们的密切关注。沿着历史发展的角度,梳理系统科学形成和发展的三条进路、清晰复杂性科学的兴起,有助于看清复杂系统科学哲学的未来走向。     

论复杂性科学的简单性原则

复杂性科学强调世界的复杂性,反对经典科学以简单代替复杂,将复杂约化为简单的简化原则。复杂性科学在抛弃经典科学简单性原则的同时,发现了统一简单与复杂的新途径,给出了简单性原则的新内涵。     

一种在线实时快速地判定交通流混沌的组合算法

交通控制的实时性要求高，需要在线实时快速地判定交通流混沌，才可能实现交通流的混沌控制。计算时间序列的最大Lyapunov指数是判定混沌的主要方法。本文提出一种在线实时快速地判定交通流混沌的组合算法。该算法先用关联积分法（C—C方法）确定重构相空间的两个重要参数——嵌入维m和延迟时间τ，再用小数据量方法计算时间序列的最大Lyapunov指数。为检验算法的有效性，首先将算法用于几个最大Lyapunov指数已知的经典混沌系统，比较计算结果；同时对皮埃莱（Bierley）跟驰模型产生的理论交通流时间序列做了仿真试验，计算了其最大Lyapunov指数。实验结果表明这种算法可以用于数据少的交通流时间序列，并且抗噪性好。     

金融系统的复杂性

复杂性科学是一门近年来新兴起的交叉学科，发展迅速。而金融系统是人类创造的最为复杂的系统之一，因此，金融系统是复杂性科学最重要的研究方向。本文论述金融系统的复杂性以及研究金融系统复杂性的重要性，并提出了金融系统复杂性研究的重点问题。