漸化式
xt+1 ＝ a
xt(1−xt )
係数 a ＝
( 0 < a < 4 )
初期値 x0＝
( 0 ≤ x0 ≤ 1 )
計算回数（times） T ＝
( T は正の整数 )
【 ロジスティック写像 】
カオスとは不規則なパターンが複雑に変化し
最終状態を予測できないような状態を意味する．カオスの時系列データとして
最も単純なモデルがロジスティック写像である．
このロジスティック写像モデルでは，単純な漸化式に含まれる
係数a (コントロールパラメータとも呼ばれる)や
初期値 x0
の数値が少し変化するだけで挙動が大きく変化する．
係数 a ＝ 2 の場合はある1つの値に急速に収束し，
係数 a ＝ 3 の場合は振動しながら減衰する挙動となるが，
a ＝3.3 では2つの値を振動するするようになり，
a ＝3.5 では4つの値の間を繰り返し振動する．
さらに， a >3.6 となると
不規則なパターンが現れ，いわゆるカオス状態となる．
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カオス時系列 xt
（ t＝0,1,2, ... ,T ）
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