利用排序模式在 Fisher-Shannon 复杂度平面中的影响

Fisher-Shannon 复杂度平面是一种强有力的工具，可在二维平面上表征复杂动力学。它依据系统的熵与其 Fisher 信息度量（FIM）来定位动力系统。最近研究表明，通过使用序数模式计算排列熵与 FIM，该平面能够揭示系统复杂与混沌动力学底层结构的内在细节。在计算 FIM 时，模式的排序非常关键。我们详细分析了使用序数模式计算 FIM 时所采用排序协议的影响。我们展示了恰当选择的重要性：它既能节省计算资源，也能揭示其他排序协议无法获取的动力学细节。我们的结果与先前研究一致，并且针对所研究的不同混沌映射发现了共同的特征指纹。我们的分析还揭示了所研究混沌映射的分形行为。我们提取了一些潜在的对称性，从而能够在混沌 regime 的广泛控制参数范围内模拟复杂度平面上的行为。