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▲图2.10 R=2，x0=0.2时逻辑斯蒂映射的变化情况
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如果x0很大，比如0.99，又会怎样呢？图2.11显示了得到的图形。
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▲图2.11 R=2，x0=0.99时逻辑斯蒂映射的变化情况
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最终的结果还是一样的，不过过程要长一些，波动也更剧烈。
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你可能已经猜到了：只要R=2，xt最终都会到达0.5，并停在那里。0.5正是所谓的不动点（fixed point）：到达这一点所花的时间依赖于出发点，但是一旦你到达了那里，你就会保持不动。如果你愿意，可以让R=2.5，再试一下，同样你会发现系统总是到达一个不动点，不过这次不动点是0.6。
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R=3. 1的情形更有趣。逻辑斯蒂映射的变化更加复杂了。图2.12是x0=0.2时的图形。
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▲图2.12 R=3.1，x0=0.2时逻辑斯蒂映射的变化情况
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在这个例子中，x永远也不会停在一个不动点；它最终会在两个值（0.5580141和0.7645665）之间振荡。如果将前者代入方程，就会得到后者，反过来也是一样，因此振荡会一直持续下去。不管x0取什么值，最后都会形成这个振荡。这种最终的变化位置（无论是不动点还是振荡）被称为“吸引子”，这个说法很形象，因为任何初始位置最终都会“被吸引到其中”。
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往上一直到R等于大约3.4，逻辑斯蒂映射都会有类似的变化：在迭代一些步骤后，系统会在两个不同的值之间周期振荡（最终的振荡点由R决定）。因为是在两个值之间振荡，系统的周期为2。
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但是如果R介于3.4和3.5之间，情况又突然变了。不管x0取何值，系统最终都会形成在四个值之间的周期振荡，而不是两个。例如，如果R=3.49，x0=0.2，最终的结果就像图2.13那样。
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▲图2.13 R=3.49，x0=0.2时逻辑斯蒂映射的变化情况
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x的值很快就开始在四个不同的值之间周期振荡（如果你想知道，它们分别大约是0.872，0.389，0.829和0.494）。也就是说，在3.4和3.5之间的某个R值，最终的振荡周期突然从2增到4。
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在3.54和3.55之间的某个R值，周期再次突然倍增，一下跃升到8。在3.564和3.565之间的某个值周期跃升到16。在3.5687和3.5688之间周期又跃升到32。周期一次又一次倍增，前后R的间隔也越来越小，很快，在R大约等于3.569946时，周期已趋向于无穷。在此之前，逻辑斯蒂映射的变化大致都可以预测。如果R值给定，从任何x0点出发的最终长期变化都能预测得到：R小于3.1时会到达不动点，R介于3.1和3.4之间时会形成双周期振荡，等等。
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但是当R等于大约3.569946时，x的值不再进入振荡，它们会变成混沌。 [26] 下面解释一下。将x0，x1，x2……的值组成的序列称为x的轨道。在产生混沌的R值，让两条轨道从非常接近的x0值出发，结果不会收敛到同一个不动点或周期振荡，相反它们会逐渐发散开。在R=3.569946时，发散还很慢，但如果将R设为4.0，我们就会发现轨道极为敏感地依赖于x0。我们先将x0设为0.2，对逻辑斯蒂映射进行迭代，得到一条轨道。然后细微地变动一下x0，让x0=0.2000000001，再对逻辑斯蒂映射进行迭代，得到第二条轨道。图2.14中的实心圆圈连成的实线就是第一条轨道，空心圆圈连成的虚线则是第二条轨道。
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这两条轨道开始的时候很接近（非常接近，以至于实线轨道把虚线轨道都盖住了），但在大约30次迭代之后，它们明显分开了，很快就不再具有相关性。这就是“对初始条件的敏感依赖性”的由来。
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我们已经看到有三种不同的最终状态（吸引子）：不动点、周期和混沌（混沌吸引子有时候也称为“奇怪吸引子”）。吸引子的类型是动力系统理论刻画系统行为的一种方式。
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我们再仔细来看看混沌行为到底有多不寻常。逻辑斯蒂映射极为简单，并且完全是确定性的：每个xt值都有且仅有一个映射值xt+1。然而得到的混沌轨道看上去却非常随机——事实上逻辑斯蒂映射还被用来在计算机中生成伪随机数 [27] 。因此，表面上的随机可以来自非常简单的确定性系统。
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▲图2.14 R=4.0时逻辑斯蒂映射的两条轨道：x0=0.2和x0=0.2000000001