您好，请问您的论文是什么方向呢？1）一般数学专业类SCI杂志论文数量都200篇以下（当然化学、生物等超过1000篇的多的是，所以学化学生物医学等人员发表SCI数量特多屡见不鲜），高数量的专业SCI杂志都很好发，如下：2008年论文数量 2010年中科院大类分区Journal of Mathematical Analysis and Applications 1220 2区Applied Mathematics and Computation 1088 2区2009年论文数量Nonlinear Analysis: Theory, Methods & Applications 1007 2区Chaos, Solitons and Fractals 1278 2区（物理）2010年论文数量Journal of Computational and Applied Mathematics 586 2区Computers and Mathematics with Applications 695 3区（划工程类）Nonlinear Analysis: Real World Applications 421 1区Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 407 2区 (划物理类）International journal of nonlinear sciences and numerical simulation 1区（划工程类）国内许多学者在同一个期刊上一年发表论文超过10篇的大陆学者多的是。浙江大学很英明，最近，学校列了个800多种认可的权威（或名牌）期刊（不看影响因子和分区），把这些期刊全部踢出去了。浙江大学发展如此之快，决策英明呀！投稿学者需慎重！（2）有胸怀大志者，推荐发表如下期刊：（大陆学者在几个知名的数学期刊发表论文十分困难,数量极少Annals of Mathematics2000-2005年,1篇，南开大学M A M S 2000-2005年,无B A M S 000-2005年,3篇，北大2篇，J A M S 2000-2005年,1篇，香港科技大学1篇IM2000-2005年,6篇，中科院1篇，香港大学1篇，南开1篇，川大2篇，中山1篇
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GoingPub 最新SCI期刊查询及分析系统（2018-2019年）整理了最新SCI收录的详细信息，分属领域，研究方向，中科院SCI期刊分区等。可在这查 /journal/
将所有SCI期刊按影响因子排序，前5%是一区，前20%是二区一般SCI论文分四个区，一区都是国际顶级期刊，二区次之，
你好，关于SCI分区，主要有两个，一个是中科院分区，一个是汤森路透分区，他们都有四个区，你是的一区和二区，我分别给你说一下你就明白了。中科院分区：前5%为该类的1区，6%-20%为2区，21%-50%为3区，其余的为4区，该分区1-4区呈金字塔状分布，越往上杂志质量越高；汤森路透分区（简称ICR）：前25%（含25%）为Q1区，前25%-50%（含50%）为Q2区，前50%-75%（含75%）为Q3区，75%之后为Q4区，JCR的每个学科分类按照期刊的影响因子高低，平均分为Q1、Q2、Q3、和Q4这四个区的。拓展资料：中科院分区和JCR分区图中科院分区汤森路透（JCR）分区图片来源：百度
以上两个答案有冲突呢，话说詹姆斯。格莱克著有《混沌学》一书，最早是谁引进中国没人清楚，似乎没人对这理论感兴趣，你是从哪里接触的呢？ 就现在来说，似乎只有刘慈欣的《混沌蝴蝶》里提到过
混沌在数学分析上表现为迭代数列在初始值不同时其收敛性的不同,以及对不动点和周期的研究,可参阅谢惠民等编的<数学分析习题课讲义>中6和6两节。
首字母不同,这你都看不出来，其实没什么
1972年12月29日，美国麻省理工学院教授、混沌学开创人之一EN洛伦兹在美国科学发展学会第139次会议上发表了题为《蝴蝶效应》的论文~从而提出了混沌学理论~ 有关引进中国的问题~ 《礼记·经解》：“《易》曰：‘君子慎始，差若毫厘，缪以千里。’”《魏书·乐志》：“但气有盈虚，黍有巨细，差之毫厘，失之千里。”可见中国在1300年前就已经对于混沌学有相应记载了~所以这个引进人物~不太好说~
chaos 英音：['kei�0�0s]美音：['keɑs] 混沌 发表在美国物理协会The American Institute of Physics的杂志《混沌》Chaos上的一项 混乱chaos 混乱吵闹可以记做吵死的汉语拼音加记忆 quaint 古怪的怪的汉语拼音guai把q用g 紊乱427 chaos n 混乱紊乱 428 discount n价格折扣 429 display nvt 陈列展览 Chaos 混乱度 Chaos混乱混乱度 Character角色 Character Structures角色结构 Child孩子 浑沌怪 72 Chaos 浑沌怪 73 Dark Awakening 五面怪的诡计 74 Forever Is a Long Time Coming
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混沌在数学分析上表现为迭代数列在初始值不同时其收敛性的不同,以及对不动点和周期的研究,可参阅谢惠民等编的<数学分析习题课讲义>中6和6两节。
什么是混沌[转贴]techana财经论坛 (2001-12-23 21:20:26) --------------------------------------------------------------------------------什么是混沌？[Techana注：一篇介绍混沌的文章，很少见。推荐给大家，尽管我不同意其中的部分观点]混沌一词，来源于英文的chaos[Techana注：KAO，就是中国的“道”，这些翻译猪，连这个都不知]，近些年来除了受到数学、物理学等学术研究领域的关注外，在音乐、艺术、美工设计等方面的应用更加普遍。采用计算机作图技术，根据混沌等式可以画出奇妙无比的图形。例如根据 Z5作出的图形看起来就像蚂蚁，这里Z=5+2SQRT(-1)。 [Techana注：不懂！]20世纪初期法国人路易斯对股票价格这种特殊的运动非常感兴趣，那时他甚至就提出了T5法则，说明股价运动也是一种混沌现象。那么到底什么是混沌呢？[Techana注：先研究“饺子”。：）] 最近见到一本《混沌操作法》[Techana注：一定要读]的书。一些同好的读者认为这是一本市场人士不可不读的书，书中提出了许多崭新的观点。而另外一些读者朋友则认为，它不过是在一个新的名词“混沌”之下重新阐述了波浪原理而已[Techana注：非也非也,绝非如此！]。读书的心得，当然是仁者见仁，智者见智，不必追究。但是由此再次激起了笔者的兴趣：到底什么是混沌现象？所谓的市场混沌操作法究竟是怎样操作的？ 一、拉普拉斯宇宙论 在19世纪，法国的天文学家和数学家拉普拉斯提出：如果知道某种事物的最初状态，那么就可以事先确定它久远的未来状况。[Techana注：Yehhhhhhhhhhh!]他认为，如果人们有足够的智慧把握宇宙万物在某个时间的状况，那么就可以把握它的过去和将来。这就是著名的拉普拉斯宇宙论之基础。[Techana注：我们的智慧？足够吗？我们只要知道有关股票价格的将来就可以]由此我们很容易联想起《旧约圣经·传道书》中著名的一段话：“一代过去，一代又来，地却永远长存。日头出来，日头落下，急归所出之地。风往南刮，又向北转，不住地旋转，而且返回转行原道。江河都往海里流，海却不满；江河从何处流，仍归还何处。已有的事，后必再有；已行的事，后必再行。日光之下，并无新事。”[Techana注：好书哦，不比《道德经》差] 后来对天体运行的观察和研究表明，情况好像不完全是这样。观察的最初条件发生微小的变化都会导致最终结果的巨大差异。因此，预测，尤其是长期预测变成了不太可能的事情。对于具有不确定性的系统或者是对于混沌系统而言，情况更是如此。[Techana注：是的，如果不是当初的一次偶遇，就不会有现在这个小T；相信小T一定有，可是此小T非彼小T也] 二、力学系统的线性特性 古典的力学系统具有线性特性，变量之间存在一定的比例关系。例如，小贝贝的身高每年长高6厘米，可以表述为： x(n+1)=x(n)+6 如果小贝贝今年是80厘米高，即x(n)=80，那么明年就是x(n+1)=80+6=86，即86厘米高。这就是一个典型的具有确定性的力学系统，变量是一次方，因此是线性的。 再例如现代证券投资理论中著名的资本资产定价模型(CAPM)： E( R )=α+β(Rm) 表明市场中存在风险-回报交易，风险是由贝塔值定义的，回报是与风险成正比例关系。 三、混沌系统的特性 首先，混沌系统与古典的力学系统不同，它具有非线性特性。此外通过下例可以看到，混沌系统对于初始条件非常敏感。例如： x(n+1)=4x(n)[1-x(n)] x(n)可以看成是系统输入，x(n+1)可以看成是系统输出，因为等式右边出现了输入变量的平方，因此该等式是非线性的。正是由于等式的这种非线性特性，使得它对于初始条件非常敏感。 假设x(n)=75，则x(n+1)=4(75)[1-75]=75，即x(n+1)=x(n)。 如果这是一个描述市场价格变化的等式，那么市场就会处于平衡。今天的价格是75，产生的明天的价格仍然是75。75这个数值就称之为这个等式的不动点。75是一个不动点，这个等式还有其它不动点吗？所有不动点的集合能够确定吗？经常答案是无法确定的。 假设市场价格以7499开始，即x(0)=7499，则随后的第一个和第二个交易日的价格为： x(1)=4(7499)[1-7499]=7502 x(2)=4(7502)[1-7502]=7496 表1列出了分别以x(0)=75、x(0)=7499和x(0)=74999为初始条件，前20次计算的结果。以第20次的计算结果为例，如果x(0)=75，那么x(20)=75。如果x(0)=7499，那么x(20)=359844。如果x(0)=74999，那么x(20)=995773。很明显，初始值的微小差别在经过几次计算之后就会产生有较大差别的结果。因此，这个等式对于初始条件非常敏感。 表1 不同初始值的前20次计算结果 四、混沌系统说明了什么？ 混沌系统说明简单的确定性系统可以产生看起来是随机的过程。可以从两个方面理解。从便利的一方面来讲，如果我们观察到的是很复杂的现象，也许产生它的却是一些具有确定性的规则。这样，也许我们能够发现它究竟是什么，也许生活根本就不是那么复杂！从不利的一方面来讲，假设我们有一个非常简单的系统，也许我们认为自己已经理解它了——它看起来是那么简单！但是它也许会产生非常复杂的现象。在两种情况下，混沌特性都告诉我们，究竟一个看起来是随机的过程是真正随机的？或确定的？是无法确定的。那么对于股票、期货、利率这样的一些变量来说，究竟是真正的随机变量还是可确定的？这一问题的答案本身就无法确定。[Techana注：本文作者对“混沌”的理解不深刻。“混沌”和“道”有相似之处，都有“混乱中的秩序”的含义，老子也是因为如此，才有“道（混沌）可道（可以说出来的），非常（就不是）道（混沌的本意）”的精论。“混沌”也好，“道”也好，决没有把你搞晕的意思] 我们知道，在过去几十年中，证券投资理论方面明显地分为两大流派，即随机漫步的学院派和市场（技术）分析的市场派，前者认为市场价格是随机的，无法预测的，而后者认为价格是有重复再现规律的，不是随机的。有兴趣者不妨参考《漫游华尔街》。如果认为市场是一个混沌系统，那么我们只好说，价格是否是随机的，这个问题同样是不确定的。[Techana注：自古以来，就是这“派”那“派”的害人啊！追求真理，殊途同归，何来“此派”“彼派”？教唆争斗，是要被判刑的哦。] 看似复杂的问题不一定真正复杂，看似简单的问题未必真正简单。就连这个问题是复杂还是简单本身都无法确定，更何况问题的答案！但是混沌系统带来的也并不完全是悲观。 [Techana注：混沌应该属于哲学的范畴，绝非一个简单的答案]五、混沌特性的作用 历史上，士兵们过桥时整齐的步伐曾经带来桥梁共振，使桥梁倒塌。相反，混沌特性可以使桥梁各个部分的作用相互独立，避免这种现象的发生。[Tehcana注：胡说！经典物理有经典物理的适用范围，混沌有混沌的适用范围。不能因为想引人注目，就标新立异，胡言乱语。你让部队齐步过桥，看看结果] 经济体系中的混沌特性本身也是很有益的，在国际商业循环中可以防止许多国家的经济同时下跌。否则，各国的商业循环也许就会变得比较和谐，这并不一定是件好事。它意味着许多经济实体可能会同时走入低谷。因此国际上过于紧密的经济联合体的出现也许最终会削弱世界经济抗冲击能力。为了生存，自然界需要各种各样的动植物共存，共同维持生态平衡。为了世界的和平，需要各种国际势力的存在，才能够互相制约。同样，只有“混沌”的证券市场才有存在和发展的空间。和谐可以产生美，然而混沌才是和谐赖以开花结果的沃土。[Tehcana注：hehe，和谐和残缺都是美] 混沌系统由于对初始条件极为敏感，看起来根本不可能消除干扰。但是事实上能够非常快地消除干扰。换句话说，正是因为混沌系统本身对于初始条件极为敏感，初始条件本身很快就变得不那么重要了。难怪人们要赞美证券市场这个平等的竞争场所，在那里你还能够说世袭的财富和权势有多少持久的效力吗？[Tehcnana注：小心了，你的喷嚏，可能引起巴西的风暴] 六、预测失效的速度 初始条件的微小差别使得经过几次计算之后结果大幅度发散，那么到底这种发散速度有多快？这是对我们预测能力的衡量。Lyapumov指数λ是衡量计算结果发散的一种方法，它表明预测按照指数速度失效。[Techana注：不懂那个“入”是什么东东] --------------------------------------------------------------------------------i社区原文：什么是混沌[转贴]