利用NARX神经网络研究修正的Korteweg–de Vries–Zakharov–Kuznetsov方程中的非线性动力学与混沌现象
《Mathematical and Computational Applications》:Exploring Nonlinear Dynamics and Chaos in the Modified Korteweg–de Vries–Zakharov–Kuznetsov Equation with NARX Neural Networks
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时间:2026年07月09日
来源:Mathematical and Computational Applications 2.2
摘要
本研究探讨了广义Korteweg–de Vries–Zakharov–Kuznetsov方程的非线性动力学特性,该方程广泛应用于等离子体物理学、浅水流动以及非线性波传播领域。通过应用孤波变换,可将该偏微分方程转化为一个自治动力系统,从而便于直接研究其相图与平衡态行为。借助雅可比矩阵和特征值分析方法,可以判断平衡点的稳定性,进而确定会出现鞍点、中心态以及振荡结构的参数范围。通过改变关键参数,可以进一步探究该系统的复杂行为,其相空间轨迹会呈现出周期性、准周期性和不规则波动模式。为研究复杂性的产生机制,我们采用了多种分析工具,包括时间序列演化分析、李雅普诺夫指数计算、分岔分析、灵敏度测试以及庞加莱截面分析,这些方法共同表明系统会向混沌运动过渡。此外,还利用非线性自回归神经网络来描述系统的动态行为,该模型能够准确再现观测到的轨迹。结合分析方法与数值计算手段,为理解这一广义方程提供了清晰的框架,同时也为研究具有类似结构的其他非线性系统提供了实用的方法。
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