Ich wollte mich schon lange mal wieder mit Chaos und Systemen mit Strange Attractors befassen. Schließlich habe ich ja die entsprechende Infrastruktur bereits als Framework für die numerische Behandlung von Differentialgleichungssystemen verfügbar.
Nachdem ich nun in Netz auf Chaoscope gestoßen bin, habe ich dieses Projekt in Angriff genommen. Ich benutzte zum Test die üblichen Verdächtigen: den Lorenz Attractor, den Rössler Atractor und die Sprott-Systeme.
Zunächst stellte ich für jedes der Systeme eine geeignete Anfangsbedingung fest, die in den jeweiligen Strange Attractor münden würde. Dazu benutzte ich das gute alte Gnuplot: zunächst nur als Darstellung des Verlaufs des jeweiligen Orbits, später dann eingefärbt, um den zeitlichen Verlauf der Orbits genauer einschätzen zu können.
Als ich so weit gekommen war, wollte ich Java3D zur Visualisierung einsetzen. Das gelang recht schnell; damit war ich in der Lage, die verschiedenen von Chaoscope bekannten Visualisierungen abzubilden:
Verschiedene Ergebnisse der Visualisierungen sind in der untenstehenden Galerie am Beispiel des Sprott System M zu sehen.
Schließlich folgen noch einige weiterführende Links zum Thema Chaos und Strange Attractors:
Lorenz System
Rössler attractor
Lorenz 96 model
Simple Chaotic Flow GIF Animations
Sprott Systems Circuits
A New Three-Scroll Unified Chaotic System Coined
Chaos and Time-Series Analysis
A New Chaotic System with Multiple Attractors: Dynamic Analysis, Circuit Realization and S-Box Design
When Darwin meets Lorenz: Evolving new chaotic attractors through genetic programming
On a dynamical system with multiple chaotic attractors
Strange Attractors: Creating Patterns in Chaos
Chaoscope
Draw Lorenz attractor from Point3f array in Java 3D
20.10.2018
Nachdem ich bereits verschiedene Möglichkeiten der Visualisierung von dynamischen Systemen mit Strange Attractors vorgestellt habe, hier eine weitere Alternative
01.10.2018
Nachdem ich erfolgreich einige chaotische Systeme mittels numerischer Verfahren untersucht hatte, reifte in mir der Entschluss, für diese Systeme implizite und explizite numerische Verfahren gegenüberzustellen.
Certstream, InfluxDB, Grafana und Netflix
16.04.2019
Nachdem ich vor kurzem über mein erstes Spielen mit dem certstream berichtete, habe ich weitere Experimente gemacht und die Daten zur besseren Auswertung in eine InfluxDB gepackt, um sie mit Grafana untersuchen zu können.
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Die sQLshell hat eine weitere Integration erfahren - obwohl ich eigentlich selber nicht viel dazu tun musste: Es existiert ein Projekt/Produkt namens steampipe, dessen Slogan ist select * from cloud; - Im Prinzip eine Wrapperschicht um diverse (laut Eigenwerbung mehr als 140) (cloud) data sources.
Weiterlesen...Nach der letzten losen Zusammenstellung (für mich) interessanter Links aus den Tiefen des Internet von 2024 folgt hier gleich die nächste:
Weiterlesen...Da ich seit nunmehr einem Jahr bei meinem neeun Arbeitgeber beschäftigt und damit seit ungefähr derselben Zeit für Geld mit Python arbeite, haben sich gewisse Antipathien gegenüber Python vertieft (ich kann mit typlosen Sprachen einfach nicht umgehen) - aber auch einige meiner Gründe, Python zu lieben sind ebenso stärker geworden. Einer davon ist der Fakt, dass eine Methode in Python mehr als einen Wert zurückgeben kann.
Weiterlesen...Manche nennen es Blog, manche Web-Seite - ich schreibe hier hin und wieder über meine Erlebnisse, Rückschläge und Erleuchtungen bei meinen Hobbies.
Wer daran teilhaben und eventuell sogar davon profitieren möchte, muß damit leben, daß ich hin und wieder kleine Ausflüge in Bereiche mache, die nichts mit IT, Administration oder Softwareentwicklung zu tun haben.
Ich wünsche allen Lesern viel Spaß und hin und wieder einen kleinen AHA!-Effekt...
PS: Meine öffentlichen GitHub-Repositories findet man hier - meine öffentlichen GitLab-Repositories finden sich dagegen hier.