Chaos w układach dynamicznych: miary i kryteria chaosu

Podobne dokumenty
III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.

TEORIA CHAOSU. Autorzy: Szymon Sapkowski, Karolina Seweryn, Olaf Skrabacz, Kinga Szarkowska

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

ϕ(t k ; p) dla pewnego cigu t k }.

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.

Efekt motyla i dziwne atraktory

Definicje i przykłady

Specjalistyczna Pracownia Komputerowa Obliczanie widma Lapunowa

Elementy termodynamiki i wprowadzenie do zespołów statystycznych. Katarzyna Sznajd-Weron

13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła.

Równowaga w układach termodynamicznych. Katarzyna Sznajd-Weron

FIZYKA STATYSTYCZNA. d dp. jest sumaryczną zmianą pędu cząsteczek zachodzącą na powierzchni S w

Zadania do wykładu Jakościowa Teoria Równań Różniczkowych Zwyczajnych

Wykład 2. Przykład zastosowania teorii prawdopodobieństwa: procesy stochastyczne (Markova)

Elementy rachunku różniczkowego i całkowego

Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Matematyki i Informatyki

Stabilność II Metody Lapunowa badania stabilności

Rozwiązywanie równań różniczkowych zwyczajnych za pomocą komputera

Elementy termodynamiki

Wykład z modelowania matematycznego.

Dynamika nieliniowa i chaos deterministyczny. Fizyka układów złożonych

Twierdzenie 2: Własności pola wskazujące na istnienie orbit

Wykład 8 i 9. Hipoteza ergodyczna, rozkład mikrokanoniczny, wzór Boltzmanna

Wstęp do równań różniczkowych

czyli o szukaniu miejsc zerowych, których nie ma

Krótki przegląd termodynamiki

S ścianki naczynia w jednostce czasu przekazywany

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L

VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów

Fale biegnące w równaniach reakcji-dyfuzji

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE. Marta Zelmańska

Zastosowanie ciągłych układów chaotycznych do bezpiecznej komunikacji. Karol Jastrzębski

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

1 Funkcje dwóch zmiennych podstawowe pojęcia

Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne

Układy statystyczne. Jacek Jurkowski, Fizyka Statystyczna. Instytut Fizyki

Wstęp do równań różniczkowych

Układy dynamiczne. proseminarium dla studentów III roku matematyki. Michał Krych i Anna Zdunik. rok akad. 2014/15

Zaawansowane metody numeryczne

WYKŁAD Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I. dr. Elżbieta Kotlicka. Centrum Nauczania Matematyki i Fizyki

O pewnych klasach funkcji prawie okresowych (niekoniecznie ograniczonych)

Co ma piekarz do matematyki?

Siły zachowawcze i energia potencjalna. Katarzyna Sznajd-Weron Mechanika i termodynamika dla matematyki stosowanej 2017/18

Wykład 5. Zagadnienia omawiane na wykładzie w dniu r

Analiza wektorowa. Teoria pola.

Filtry i nety w przestrzeniach topologicznych

Informacja o przestrzeniach Sobolewa

Matematyka II. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 2018/2019 wykład 13 (27 maja)

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 7

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I)

IX. MECHANIKA (FIZYKA) KWANTOWA

Entropia w układach dynamicznych Środowiskowe Studia Doktoranckie z Nauk Matematycznych Uniwersytet Jagielloński, Kraków, marzec-kwiecień 2013

A i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami.

Podręcznik. Przykład 1: Wyborcy

Całki krzywoliniowe skierowane

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ

11 Równania różniczkowe cząstkowe. Równania różniczkowe cząstkowe pierwszego rzędu.

MODELOWANIE DYNAMIKI CHAOTYCZNEJ W ŚRODOWISKU MATLAB-SIMULINK

= = Budowa materii. Stany skupienia materii. Ilość materii (substancji) n - ilość moli, N liczba molekuł (atomów, cząstek), N A

Wykład 1 i 2. Termodynamika klasyczna, gaz doskonały

Teoria ergodyczna. seminarium monograficzne dla studentów matematyki. dr hab. Krzysztof Barański i prof. dr hab. Anna Zdunik. rok akad.

Równania różniczkowe. Notatki z wykładu.

Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU

Równania różniczkowe zwyczajne

DRUGA ZASADA TERMODYNAMIKI

Metody numeryczne równań różniczkowych zwyczajnych

Systemy. Krzysztof Patan

DRUGA ZASADA TERMODYNAMIKI

WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych

1 Pochodne wyższych rzędów

1.1 Przegląd wybranych równań i modeli fizycznych. , u x1 x 2

1 Relacje i odwzorowania

Pojęcie funkcji. Funkcja liniowa

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 4. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne

ZADANIA PRZYGOTOWAWCZE DO EGZAMINU Z UKŁADÓW DYNAMICZNYCH

Inżynieria Systemów Dynamicznych (4)

Potencjał pola elektrycznego

5 Równania różniczkowe zwyczajne rzędu drugiego

Wielki rozkład kanoniczny

MECHANIKA II. Praca i energia punktu materialnego

Zasada maksimum Pontriagina

Rodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki.

Siły zachowawcze i energia potencjalna. Katarzyna Sznajd-Weron Mechanika i termodynamika dla matematyki stosowanej 2017/18

Podstawy elektromagnetyzmu. Wykład 2. Równania Maxwella

Wstęp do układów statycznych

Wykład 3. Entropia i potencjały termodynamiczne

17.1 Podstawy metod symulacji komputerowych dla klasycznych układów wielu cząstek

Liczba obrotu i twierdzenie Poincare go o klasyfikacji homeomorfizmów okręgu.

Korzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 1

Równania różniczkowe cząstkowe drugiego rzędu

Fizyka statystyczna, elementy termodynamiki nierównowagowej Cele, zakres zagadnień

mechanika analityczna 1 nierelatywistyczna L.D.Landau, E.M.Lifszyc Krótki kurs fizyki teoretycznej

Kinematyka: opis ruchu

2 Równania różniczkowe zwyczajne o rozdzielonych zmiennych

Transkrypt:

: miary i kryteria chaosu Uniwersytet Śląski w Katowicach, Wydział Matematyki, Fizyki i Chemii 27.08.14 : miary i kryteria chaosu

Temat tego referatu jest związany z teorią układów dynamicznych która ma wiele zastosowań w różnych dziedzinach nauki. Będą nas interesować dokładniej zachowania chaotyczne układów. : miary i kryteria chaosu

Temat tego referatu jest związany z teorią układów dynamicznych która ma wiele zastosowań w różnych dziedzinach nauki. Będą nas interesować dokładniej zachowania chaotyczne układów. Głównym celem tego referatu jest przedstawienie kryteriów które wyróżniają układy chaotyczne od nie-chaotycznych oraz przedstawienie miar opisujących stopień chaotyczności w sposób ilościowy. : miary i kryteria chaosu

W celu rozjaśnienia tego zagadnienia oraz uściślenia naszych rozważań przedstawię defincje podstawowych pojęć Definicja Układem dynamicznym nazywamy trójkę (T, X, f ) gdzie T jest monoidem (półgrupą z elementem neutralnym), X jest zbiorem f jest funkcją: f : U T X X Ponadto: Używamy notacji: I (x) = {t T ; (t, x) U} f (0, x) = x f (t 1, f (t 2, x)) = f (t 1 + t 2, x) f x(t) def = f (t, x) f t (x) def = f (t, x) : miary i kryteria chaosu

W tym referacie skupię się na układach dynamicznych ciągłych. : miary i kryteria chaosu

W tym referacie skupię się na układach dynamicznych ciągłych. Definicja Układem dynamicznym ciągłym nazywamy układ równań różniczkowych zwyczajnych: dx i = Fi(x, c) dt Gdzie x = (x 1, x 2,... x n) R n jest punktem w przestrzeni fazowej, (c 1, c 2,... c k ) R k są parametrami określającymi układ, w anglojęzycznej literaturze spotyka się z nazwą control parameters. : miary i kryteria chaosu

W tym referacie skupię się na układach dynamicznych ciągłych. Definicja Układem dynamicznym ciągłym nazywamy układ równań różniczkowych zwyczajnych: dx i = Fi(x, c) dt Gdzie x = (x 1, x 2,... x n) R n jest punktem w przestrzeni fazowej, (c 1, c 2,... c k ) R k są parametrami określającymi układ, w anglojęzycznej literaturze spotyka się z nazwą control parameters. Definicja Układ będzie nazywali Lipchitzowskim jeżeli funkcje F 1(x, c) określające układ spełniają warunek Lipchitza: F (x; c) F (x ; c) < L(c) x x gdzie: L: R k (0; + ) : miary i kryteria chaosu

Twierdzenie Jeżeli układ dynamiczny jest Lipchitzowski w otoczeniu punktu x 0, to istnieje dodatni s że: 1 Istnieje funkcja φ(t) = (φ 1(t), φ 2(t)... φ n(t)) spełniająca równanie różniczkowe określające ten układ na przedziale s t s z φ(0) = x 0 2 Funkcja ta jest jednoznacznie określona : miary i kryteria chaosu

Twierdzenie Jeżeli układ dynamiczny jest Lipchitzowski w otoczeniu punktu x 0, to istnieje dodatni s że: 1 Istnieje funkcja φ(t) = (φ 1(t), φ 2(t)... φ n(t)) spełniająca równanie różniczkowe określające ten układ na przedziale s t s z φ(0) = x 0 2 Funkcja ta jest jednoznacznie określona W przypadku w którym układ jest Lipchitzowski na całej przestrzeni fazowej twierdzenie te można rozszerzyć: Twierdzenie Jeżeli układ dynamiczny jest Lipchitzowski, to istnieje jednoznacznie określona trajektoria dla dowolnego punktu początkowego, trajektorię tą można rozciągnąć asymptotycznie dla t + : miary i kryteria chaosu

W przypadku ciągłych układów dynamicznych często stosuje się nomenklaturę pozwalającą na ujednolicenie większości definicji z definicjami odpowiadających pojęć w układach dyskretnych: jako układ dynamiczny ciągły w tej nomenklaturze rozumiemy trójkę (T, X, f ), funkcję f nazywamy potokiem fazowym (ang. flow): f t : x 0 x(x 0, t) x(t) = f t (x 0) jest trajektorią. Funkcja f jest potokiem fazowym generowanym przez pole wektorowe określające układ. : miary i kryteria chaosu

Przedstawię po krótce pojęcia które są związane z ewolucją układu dynamicznego Definicja The dodatnią orbitą punktu x względem funkcji f jest: O + (x) = {f k (x); k 0} Jeżeli f ma odwrotną możemy zdefiniować orbitę ujemną: O (x) = {f k (x); k 0} Definicja Punkt przestrzeni fazowej x nazywamy punktem stałym jeżeli t>0f t (x) = x, orbita dodatnia dla tego punktu jest singletonem {x} : miary i kryteria chaosu

Definicja Punkt p nazywamy stabilnym w sensie Lapunowa jeżeli: ε>0 δ>0 j 0 x p < δ f j (x) f j (p) < ε : miary i kryteria chaosu

Ze względu na stabilność punkty stałe możemy podzielić na: 1 ścieki 2 źródła 3 punkty siodłowe 4 centra : miary i kryteria chaosu

Przykład Przykładem prostego układu dynamicznego który dla pewnych parametrów wykazuje złożone, chaotyczne zachowania jest oscylator Duffinga: d 2 x dt 2 = ax 4 + bx 2 + γ dx + c cos(w t) dt Przedstawiając powyższe równanie w równoważnej formie otrzymujemy: dx dt = v dv dt = ax 4 + bx 2 + γv + c cos(w t) : miary i kryteria chaosu

Pola wektorowego oscylatora Duffinga bez tłumienia i z tłumieniem : miary i kryteria chaosu

Rozwiązania periodyczne (γ = 0) : miary i kryteria chaosu

Przypadek z tłumieniem : miary i kryteria chaosu

Baseny przyciągania: : miary i kryteria chaosu

Zachowanie chaotyczne : miary i kryteria chaosu

Przedstawiony w 1961 roku przez Edwarda Lorenza model: : miary i kryteria chaosu

Przedstawiony w 1961 roku przez Edwarda Lorenza model: dx dt = σx + σy dy = rx Y XZ dt dz = bz + XY dt : miary i kryteria chaosu

Przedstawiony w 1961 roku przez Edwarda Lorenza model: dx dt = σx + σy dy = rx Y XZ dt dz = bz + XY dt Układ ten mimo wydawało by się prostej postaci wykazuje skomplikowane zachowanie. Dla pewnego zbioru parametrów układ przejawia zachowanie chaotyczne. : miary i kryteria chaosu

Przedstawiony w 1961 roku przez Edwarda Lorenza model: dx dt = σx + σy dy = rx Y XZ dt dz = bz + XY dt Układ ten mimo wydawało by się prostej postaci wykazuje skomplikowane zachowanie. Dla pewnego zbioru parametrów układ przejawia zachowanie chaotyczne. Najczęściej wspominaną cechą układu Lorenza jest jego wrażliwość na warunki początkowe, dwie trajektorie oddalone od siebie początkowo o niewielką odległość w przestrzeni fazowej wykazują istotnie różną ewolucję. : miary i kryteria chaosu

: miary i kryteria chaosu

Cechą wspólną układów chaotycznych jest wrażliwość na warunki początkowe, jednakże cecha ta nie jest oczywiście cechą wystarczającą: można podać wiele przykładów układów, w tym kilka trywialnych, które mają tą własność a ich dynamika jest prosta, nie-chaotyczna. : miary i kryteria chaosu

Cechą wspólną układów chaotycznych jest wrażliwość na warunki początkowe, jednakże cecha ta nie jest oczywiście cechą wystarczającą: można podać wiele przykładów układów, w tym kilka trywialnych, które mają tą własność a ich dynamika jest prosta, nie-chaotyczna. W celu uściślenia naszych dalszych rozważań będziemy musieli postarać się sformułować definicję układu chaotycznego. W literaturze można spotkać się z różnymi definicjami układów chaotycznych, nie ma natomiast ścisłej definicji która byłaby ogólnie przyjętą, w naszych rozważaniach będziemy stosować następującą: : miary i kryteria chaosu

Cechą wspólną układów chaotycznych jest wrażliwość na warunki początkowe, jednakże cecha ta nie jest oczywiście cechą wystarczającą: można podać wiele przykładów układów, w tym kilka trywialnych, które mają tą własność a ich dynamika jest prosta, nie-chaotyczna. W celu uściślenia naszych dalszych rozważań będziemy musieli postarać się sformułować definicję układu chaotycznego. W literaturze można spotkać się z różnymi definicjami układów chaotycznych, nie ma natomiast ścisłej definicji która byłaby ogólnie przyjętą, w naszych rozważaniach będziemy stosować następującą: Definicja Układem chaotycznym nazywamy układ dynamiczny który: 1 Jest wrażliwy na warunki początkowe 2 Wykazuje tzw. mieszanie topologiczne 3 Zawiera gęste orbity periodyczne : miary i kryteria chaosu

Przejdę teraz do istoty tego referatu mianowicie do przedstawieniu kryteriów i miar pozwalających na określenie czy dany układ wykazuje zachowania chaotyczne czy też nie. Metody te polegają na analizie szeregów czasowych generowanych przez układ. Takim szeregiem może być np. ciąg jednej ze współrzędnych punktów wchodzących w skład określonej trajektorii. : miary i kryteria chaosu

są miarą wrażliwości na warunki początkowe układu dynamicznego. Dostarczają informacji o tym jak zmienia się odległość między dwoma różnymi trajektoriami w przestrzeni fazowej. : miary i kryteria chaosu

Definicja Rozpatrzmy dwie trajektorie w przestrzeni fazowej początkowo odległe o δd 0 wykładniaiem maksymalnym Lapunowa nazywamy: λ = lim lim t + δd 0 0 1 δd(t) ln t δd 0 gdzie: δd(t) jest odległością tych trajektorii w chwili t : miary i kryteria chaosu

Przykład Współczynnik Lapunowa w funkcji parametru a dla odwzororowania logistycznego: x n+1 = ax n(1 x n) : miary i kryteria chaosu

Z terminem entropia można spotkać się w różnych dziedzinach matematyki i nauki w ogólności. Koncepcja ta jako pierwsza pojawiłą się na gruncie termodynamiki i fizyki statystycznej, później idea ta została (w zmienionej formie) użyta w innych niż te termodynamiczne problemach. Zwykle jako entropia rozumiemy miarę nieuporządkowania. : miary i kryteria chaosu

Jako pierwszy termim entropia zaproponował Clausius w 1805 roku w nawiązaniu do wcześniejszej (1824) pracy Carnota którą obecnie znamy pod nazwą- Drugiej Zasady Termodynamiki. W tym rozumieniu: Definicja Jako zmianę entropii S podczas przejścia układu fizycznego z jednego stanu do drugiego: dq S = T gdzie: dq jestd infinitezymalnym przyrostem ciepła, T temparaturą (w skali bezwzględnej) w danym momencie. : miary i kryteria chaosu

Kolejną definicję entropii podał Ludwig Boltzman. Definicja S = k ln W gdzie W jest liczbą stanów mikroskopowych realizujących dany stan makroskopowy : miary i kryteria chaosu

Kolejnym przykładem entropii jest entropia Shannona związana z teorią informacji Definicja Rozpatrzmy zbiór prawdopodobieńst {p 1, p 2,..., p n} takich, że i = 1 n p i = 1. Entropią Shannona dla tak zadanego zbioru prawdopodobnieńst nazywamy: H(p) = n p i log 2 p i i=1 : miary i kryteria chaosu

W układach dynamicznych entropia jest miarą mieszania się stanów które jest jednym z cech wyróżniających układ chaotyczny. Jest ona pewnym analogonem wcześniej przedstawionych pojęć. Pierwszym krokiem który musimy wykonać w celu zastosowania tej miary na danym układzie dynamicznym jest dyskretyzacja - podzielenia na skończoną ilość komórek przestrzeń fazową (lub jej części). : miary i kryteria chaosu

W układach dynamicznych entropia jest miarą mieszania się stanów które jest jednym z cech wyróżniających układ chaotyczny. Jest ona pewnym analogonem wcześniej przedstawionych pojęć. Pierwszym krokiem który musimy wykonać w celu zastosowania tej miary na danym układzie dynamicznym jest dyskretyzacja - podzielenia na skończoną ilość komórek przestrzeń fazową (lub jej części). Następnym krokiem jest rozważenie ewolucji zbioru punktów znajdujących się początkowo w jednej z komórek. Po n krokach czasowych zliczamy ilość punktów w każdej z komórek. Dla odpodniej dużej próby początkowych punktów w ten sposób uzyskamy prawdopodobieństwa na to,że punkt z komórki początkowej ewoluje w czasie n do danej komórki. : miary i kryteria chaosu

Definicja Jako entropię dynamiczną rozumiemy: S n = k p i ln p i gdzie: p i jest prawdopodobieństem na znalezienie się punktu w r-tej komórce po czasie n. Sumowanie odbywa się po wszystkich komórkach i : miary i kryteria chaosu

Przejdźmy teraz do zdefiniowania entropii Kołmogorowa-Sinsaya. Jej idea opiera się na tym, że w rozpatrywanych przez nas zagadnieniach istotniejsze od wartości entropii jest to jak ona zmienia się w miarę ewolucji układu w czasie. Pewną miarą tej zmiany po czasie n daje nam: K n = 1 (Sn+1 Sn) τ : miary i kryteria chaosu

Przejdźmy teraz do zdefiniowania entropii Kołmogorowa-Sinsaya. Jej idea opiera się na tym, że w rozpatrywanych przez nas zagadnieniach istotniejsze od wartości entropii jest to jak ona zmienia się w miarę ewolucji układu w czasie. Pewną miarą tej zmiany po czasie n daje nam: K n = 1 (Sn+1 Sn) τ Po uśrednieniu tak zdefiniowanej miary otrzymujemy: K = lim N 1 N 1 Nτ n=0 (S n+1 S n) = lim N 1 Nτ (S N S 0) : miary i kryteria chaosu

Ostatnim krokiem jest dokonanie dwóch kolejnych przejść granicznych: Definicja Entropią Kołmogorowa-Sinsaya nazywamy: lim lim lim τ 0 L 0 N 1 Nτ (S N S 0) : miary i kryteria chaosu

Robert Gilmore, Marc Lefranc The Topology of Chaos Wiley-VCH Verlag GmbH 2011. Tomasz Downarowicz Entropy in Dynamical Systems Cambrigde University Press 2011. Robert C. Hilborn Chaos and Nonlinear Systems Oxford University Press. Robinson C. Dynamical System Stability, Symbolic Dynamics and Chaos CRC Press 1994. Wiggins Stephen Introduction to aplied nonlinear dynamical system and chaos. Springer-Verlag New York 1990. : miary i kryteria chaosu

Dziękuję za uwagę : miary i kryteria chaosu