0178-25-1691はじめにカオスは,決定論的法則に従う非線形の効果により複雑な振る舞いをする。[email&#160;protected]における有効なパラメータ値を、サロゲートデータ法を応用して決定することを目的とする。カオス2.1があげられる。信システムを構築する場合、カオス発振回路であるが,数学的には微分方程式、または差の時系列はカオス性を有している必要があ分方程式に従って決定論的な機構で決まるる。現在、カオスを発振させるために利用さ解が予測不能な不規則な振る舞いをするこれるカオスモデルは種々あるが,自然界におと[1]。多様なカオスに対し,カオスモデルを用2.2一見、無秩序的に見える動きをしていて人工的に作り出されるカオスは限定的いるが、実際は、あるルールに従っている」なものである。させる電子回路の実装が不可欠である。本研2.3一見して把握や予見が不可能である究では,カオス発生回路として,負性抵抗をように思われるが、それでも方程式に直すな有するChua回路に注目する。カオスの判定にどして理論的に究明することが可能である。必要条件という性質があるため、リアプノこの理論をカオス理論という[1]。基づいた時系列解析の1つにサ3ロゲートデータ法を用いたカオス性の検定3.1が提案されている。結果に大きな違いをもたらすもの。バタフラ[1]イ効果とも呼ばれる。ここで、初期値依存性について、ロジスティック写像を用いて図で3.2示す。パターンの後に特徴のあるパターが世代を重ねることで変動していくのかのンが現れること。これを数学的に表現しようモデル(成長曲線)として説明される。したものがフラクタルである。体が自己相似になっているものなどをいう。フラクタル図の一点を時間変動で捉えるとカオスになる。コッホ曲線やシェルビンスキーのカーペットなどで知られている。図1xの初期値0.60図2xの初期値0.60001の場合1図4フラクタルの図の例(コッホ曲線)0.80.63.3予測困難性0.4短期的には系の予測ができる(短期予測可0.2能性)が、長期的な予測は困難である(長期5図31015202530予測不能性)である。工学においてカオスの応用を実現する、人ここで、X(n)はこの式の変数であり0から工的にカオスを発振させる電子回路で、適切1の間で定義されている。aは0から4までなパラメータのときにカオスを発生させるの値をとる任意の定数である。非線形抵抗GRから成る。