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我检查了仅适用于 springboot 框架的ChaosMonkey 。此外，Pumba 工具看起来像是需要根系统访问的基础架构级别的故障注入。

我正在寻求帮助，以在 openshift 上的 VertX 应用程序的应用程序级别引入延迟故障注入。是否有推荐的库/工具可供使用？

请有人确认 Chaos Toolkit ( https://github.com/chaostoolkit ) 是否可以在 OpenShift Container Platform 4.3 版上运行？它基于 CRI-O 运行时。正如之前在 Gremlin、Ops-Monkey、Pumba 和 Litmus 上尝试过的那样，但它们似乎都不起作用，原因似乎是 CRI-O 运行时。是否有人可以确认 Chaos Toolkit 是否肯定可以在 OCP v4.3 上运行？并且还可以建议任何其他开源替代品吗？再次感谢。

问候，维杰

所以，我已经在 Mathematica 中看到了我的问题的编码解决方案，但对数学知之甚少，我还没有能够重现它。

这就是我想用 Python 做的事情：https ://mathematica.stackexchange.com/questions/159211/how-to-make-a-bifurcation-diagram-of-the-lorenz-system-under-a-变参数

我认为我的错误在于理解如何计算我正在寻找的内容以及如何调整我的可视化以使其看起来像链接中的那样，但欢迎任何想法。

到目前为止，我的代码如下所示：

数据点的数量与时间步长和积分步长有什么关系？如何确定步长以便我可以生成N点数？

例如，当N=1000数据点（每个时间序列的长度）应该是什么t以及积分时间步长时，dt. 同样，如果我想生成，N=10k那么如何确定t和dt. 下面的代码用于模拟罗斯勒系统。我得到了一个有趣的情节，而不是通常的吸引子。我想生成用户定义N的点数。但我不明白应该t和dt应该采取什么价值观。Rossler 系统应该在参数值为 时给出一个整洁的混沌吸引子a=0.38,b=0.2,c=5.7。

我正在尝试在 C 中实现 Parker 和 Chua 的算法，如“混沌系统的实用数值算法”（第 6 章）一书中所述。

在那一章中，作者描述了一种为离散时间系统（又名地图）绘制流形的方法。我正在尝试将给出的伪代码翻译成标准地图（Chirikov-Taylor）的 C 代码。我已经为 Fortran 做过，现在 C 给出了与 Fortran 90 相同的问题。

这个想法是在（不稳定的，暂时的）流形上显示点，以使它们之间的距离与给定的容差不远。如果是这样，则对点进行线性插值。正如作者所说，就像一扇窗户移动并揭示了歧管。

问题是输出在流形上给出了一些点，但在几个点之后，输出挂在一个值上。

我被警告过 C 和 Fortran，特别是数组索引。但我看不出该方法或我从伪代码的翻译有什么问题......

我知道有很多流形可视化方法和有关它的论文，但是如果我不能从给定的伪代码构造一个，我怀疑我的其他实现是否以正确的方式......所以我更喜欢让它工作.

好吧，让我展示一下我的代码的简化版本，它应该可以工作（在 C 中）：

在上面的代码中，vx 和 vy 是雅可比矩阵的特征向量，在固定点 (x, p) = (0, 0) 处求值。我的函数“map_x”和“map_p”运行良好，并返回 Chirikov-Taylor 地图的一步迭代。

我附上了由我的代码的第一步生成的图。考虑 r = (x, p)。

图：算法产生的第一点

先感谢您。

我一直在寻找用于计算 Lyapunov 指数的 Python 代码，最后找到了LyapunovExponets代码，但它很长，没有矢量化，也没有使用 python 3 和 ODE 求解器。我需要帮助来对其进行矢量化并使用 solv_ivp 而不是使用的那个。

我打算将此代码用于我的模型，它也是 3D ODE 系统，但几乎不可能理解此代码或修改它以适用于一般 3D ODE 系统。我还希望能够使用不同的 ODE 求解器，因为 RK方法不适用于所有问题。代码也很长，所以我希望它更紧凑，当然还要加快速度。这对于其他研究动力系统的人来说也是有益的。当然有计算 lyapunov 指数的 Matlab 代码，但我希望有一个开源语言的代码。

我尝试并使用了很多时间来做到这一点，但在某些时候迷路了。这是我尝试过的

我正在尝试使用 Pumba 将容器与 docker 网络隔离。我在 Windows 上，我使用的命令如下。

我启动容器以使用 隔离docker-compose，并将restart属性设置为always。我的愿望是让 Pumba在每次重启后也阻止容器的网络。

我怎样才能实现这种行为？

谢谢。

我正在为 x 的几个不同函数绘制分岔图。我的困惑在于尝试使用 numpy 数组并将它们传递给序列函数中的条件。我可以成功地sequence(r, x)用来绘制图表。另一种分岔算法工作得很好，但它不使用其序列中的条件。

我试过使用numpy.vectorize(sequence)and numpy.where(...)，但我也失败了。

这是其余的：

我有用 pytest 编写的端到端测试，在 Namespace 的 Kubernetes 集群上运行foo。现在我想在测试中添加简单的混沌工程来检查我的服务的弹性。为此，我只需要删除其中的特定foopod——由于 K8s 重启了相应的服务，这就模拟了该服务暂时无法访问。

使用 Python 删除当前命名空间中特定 pod 的简单方法是什么？

到目前为止我已经尝试过：

由于我在https://github.com/kubernetes-client/python/tree/master/examples中没有找到合适的示例，但是使用 pods 的示例看起来很复杂，因此我查看了kubetest，看起来非常简单和优雅。

我想使用kube夹具，然后做这样的事情：

我认为使用参数调用 pytest--in-cluster会告诉kubetest我们使用当前的集群设置而不是创建新的 K8s 资源。但是，kubetest想要为每个使用该夹具的测试用例创建一个新的命名空间kube，这是我不想要的。有没有办法告诉kubetest不要创建新的命名空间，而是在当前命名空间中做所有事情？

虽然kubetest看起来非常简单和优雅，但我也很乐意使用另一种解决方案。一个需要很少时间和维护并且不会使测试复杂化（阅读）的简单解决方案会很棒。

混乱网格 ( https://chaos-mesh.org/docs/ ) 可以在 AKS for Windows Image 上运行吗？有什么办法吗？