カオス・ニューラルネットワークから発生させた周期的δ擬軌道に関する研究: 初期値と変数の精度の効果

摘要

We have developed chaos neural networks (CNN) and applied to a cryptosystem. This work focuses on a period of deterministic chaos generated with a computer. In this paper, the period and the time until the periodic solution is generated of the CNN are compared with logistic map when an initial value is changed.%当研究室では独自のカオス発生装置としてカオス・ニューラルネットワーク（以下CNN）を研究してきている．それを暗号に応用し，製品化も行っている．計算機で発生させるカオスは有限の周期が存在することが知られており，ロジスティック写像についてはいくつかの研究が報告されている．本研究では，CNNの初期値を変更したときのCNN時系列の周期の長さや，周期解（周期的δ擬軌道）が発生するまでの長さについて調べ，ロジスティック写像との比較・検討を行った．