Podkowa Smale a jako klasyk chaosu

Podobne dokumenty
Liczba obrotu i twierdzenie Poincare go o klasyfikacji homeomorfizmów okręgu.

Niestabilne orbity okresowe a (niektóre) własności układów chaotycznych

ZADANIA PRZYGOTOWAWCZE DO EGZAMINU Z UKŁADÓW DYNAMICZNYCH

ϕ(t k ; p) dla pewnego cigu t k }.

Fale biegnące w równaniach reakcji-dyfuzji

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

Zadania do Rozdziału X

R n jako przestrzeń afiniczna

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

Wykład 21 Funkcje mierzalne. Kostrukcja i własności całki wzglȩdem miary przeliczalnie addytywnej

Twierdzenie o rozmaitości stabilnej

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.

czyli o szukaniu miejsc zerowych, których nie ma

Robert Kowalczyk. Zbiór zadań z teorii miary i całki

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

1 Relacje i odwzorowania

Przekształcenia liniowe

Wstęp do układów statycznych

PODSTAWOWE ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA. Piotr Wiącek

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler

Przestrzenie metryczne. Elementy Topologii. Zjazd 2. Elementy Topologii

Topologia - Zadanie do opracowania. Wioletta Osuch, Magdalena Żelazna, Piotr Kopyrski

Algebra liniowa z geometria. - zadania Rok akademicki 2010/2011

Algorytm Metropolisa-Hastingsa

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Twierdzenie Li-Yorke a Twierdzenie Szarkowskiego

G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28

Wstęp do Matematyki (4)

Szkice do zajęć z Przedmiotu Wyrównawczego

Wykład 3 Jednowymiarowe zmienne losowe

Analiza matematyczna / Witold Kołodziej. wyd Warszawa, Spis treści

Wykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój.

1 Pochodne wyższych rzędów

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

Jan Pyrzowski i Justyna Signerska. Termodynamika multifraktali

Wykład 5. Zagadnienia omawiane na wykładzie w dniu r

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Funkcje wielu zmiennych

Matematyka z el. statystyki, # 3 /Geodezja i kartografia II/

Robocze notatki z metod kombinatorycznych w fizyce

Zadania z algebry liniowej Iloczyn skalarny, przestrzenie euklidesowe

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE. Marta Zelmańska

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy

Geometria Lista 0 Zadanie 1

Chaotyczne generatory liczb pseudolosowych

Hypatia? 415 PROCESY KAWAŁKAMI DETERMINISTYCZNE I ICH ASYMPTOTYKA RYSZARD RUDNICKI ŚLADAMI KOBIET W MATEMATYCE RZESZÓW, Strona 1 z 36 Wróć

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u

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

2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

Wykład z modelowania matematycznego.

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Matematyki i Informatyki

Twierdzenie o rozmaitości stabilnej

Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współcz

TEST A. A-1. Podaj aksjomaty przestrzeni topologicznej według W. Sierpińskiego: aksjomaty

Zadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?

A-1. Podaj aksjomaty przestrzeni topologicznej według W. Sierpińskiego: aksjomaty

Prawdopodobieństwo i statystyka

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Zbiory wypukłe i stożki

Rozdział 1. Wektory losowe. 1.1 Wektor losowy i jego rozkład

Ćwiczenia 7 - Zmienna losowa i jej rozkład. Parametry rozkładu.

O zastosowaniach twierdzeń o punktach stałych

Zbiór zadań z Układów Dynamicznych. Krzysztof Barański Michał Krych Anna Zdunik

Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/

Rozkłady prawdopodobieństwa

n=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = :

O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji

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

Ćwiczenia: Ukryte procesy Markowa lista 1 kierunek: matematyka, specjalność: analiza danych i modelowanie, studia II

z = x + i y := e i ϕ z. cos ϕ sin ϕ = sin ϕ cos ϕ

Funkcje charakterystyczne zmiennych losowych, linie regresji 1-go i 2-go rodzaju

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

21 maja, Mocna własność Markowa procesu Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 13, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126

Liczby Rzeczywiste. Ciągi. Szeregi. Rachunek Różniczkowy i Całkowy Funkcji Jednej Zmiennej.

ZBIORY BORELOWSKIE I ANALITYCZNE ORAZ ICH ZASTOSOWANIA.

Specjalistyczna Pracownia Komputerowa Obliczanie widma Lapunowa

28 maja, Problem Dirichleta, proces Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126

Funkcje analityczne. Wykład 4. Odwzorowania wiernokątne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) dla każdego s = (s.

1 Podobieństwo macierzy

Geometryczna zbieżność algorytmu Gibbsa

Geometria Różniczkowa II wykład piąty

Funkcje analityczne. Wykład 2. Płaszczyzna zespolona. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018)

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych

Dystrybucje. Marcin Orchel. 1 Wstęp Dystrybucje Pochodna dystrybucyjna Przestrzenie... 5

Rodzinę odwzorowań {f i : X X} k i=1 nazywamy iterowanym układem funkcyjnym (ang. IFS iterated function system).

2. Definicja pochodnej w R n

Uniwersalność wykresu bifurkacyjnego w uogólnionym odwzorowaniu logistycznym

Rachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n

Teoria miary. Matematyka, rok II. Wykład 1

Przekształcenia liniowe

Zdzisław Dzedzej. Politechnika Gdańska. Gdańsk, 2013

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty

Topologia I*, jesień 2012 Zadania omawiane na ćwiczeniach lub zadanych jako prace domowe, grupa 1 (prowadzący H. Toruńczyk).

Wstęp do przestrzeni metrycznych i topologicznych oraz ich zastosowań w ekonomii

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa III - 1

Krzywe Freya i Wielkie Twierdzenie Fermata

Transkrypt:

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 1/? Podkowa Smale a jako klasyk chaosu Justyna Signerska jussig@wp.pl Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej, Politechnika Gdańska

Konstrukcja odwzorowania podkowa IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 2/?

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 3/? Odwzorowanie podkowa Definicja Niech S = [0, 1] [0, 1]. Najprostsze odwzorowanie podkowa M h : S R 2 określamy geometrycznie w nastȩpuja cy sposób: 1. dokonujemy kontrakcji kwadratu w kierunku poziomym do szerokości λ, gdzie 0 < λ < 1 2 : S [0, λ] [0, 1] 2. otrzymany prostoka t rozcia gamy w kierunku pionowym do wysokości µ, gdzie 2 + ǫ < µ: [0, λ] [0, 1] [0, λ] [0, µ] 3. prostoka t o wymiarach λ µ zginamy i umieszczamy na wyjściowym kwadracie S w taki sposób, aby przecinał on kwadrat S dwukrotnie - otrzymujemy M h (S) 4. powtarzamy proces używaja c M h (S) zamiast S itd.

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 4/? Odwzorowanie podkowa Pierwsza iteracja

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 4/? Odwzorowanie podkowa Pierwsza iteracja

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 4/? Odwzorowanie podkowa Pierwsza iteracja

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 4/? Odwzorowanie podkowa Pierwsza iteracja

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 4/? Odwzorowanie podkowa Pierwsza iteracja

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 4/? Odwzorowanie podkowa Pierwsza iteracja

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 5/? Odwzorowanie podkowa Druga iteracja

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 5/? Odwzorowanie podkowa Druga iteracja

Zbiór niezmienniczy IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 6/?

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 7/? Zbiór niezmienniczy Definicja Zbiorem niezmienniczym odwzorowania f nazywamy zbiór X o własności: x X f(x) X

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 7/? Zbiór niezmienniczy Obraz pierwszej iteracji M h (S):

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 7/? Zbiór niezmienniczy Obraz pierwszej iteracji wstecz M 1 h (S):

Zbiór niezmienniczy W S nie ma atraktora M 2 h (V ij) = H ij IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 7/?

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 8/? Zbiór niezmienniczy Niech: n = Mh n(s) S n = M n h (S) S Wtedy: 1 = V 0 V 1 2 = V 00 V 01 V 11 V 10 1 = H 0 H 1 2 = H 00 H 01 H 11 H 10 Zbiór niezmienniczy odwzorowania podkowa M h uzyskujemy jako: = +, gdzie + = n (S), = n (S). i=0 i=0

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 9/? Zbiór niezmienniczy (H 0 H 1 ) (V 0 V 1 ) (H 00 H 01 H 11 H 10 ) (V 00 V 01 V 11 V 10 ) itd....

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 9/? Zbiór niezmienniczy (H 0 H 1 ) (V 0 V 1 ) (H 00 H 01 H 11 H 10 ) (V 00 V 01 V 11 V 10 ) itd....

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 9/? Zbiór niezmienniczy (H 0 H 1 ) (V 0 V 1 ) (H 00 H 01 H 11 H 10 ) (V 00 V 01 V 11 V 10 ) itd.... Zbiór niezmienniczy jest iloczynem kartezjańskim dwóch zbiorów Cantora.

Dynamika symboliczna IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 10/?

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 11/? Dynamika symboliczna Σ = {0, 1} Z - zbiór wszystkich podwójnie nieskończonych cia gów a = (a n ), n Z z metryka : d(α, β) = k Z α k β k 2 k Punkt x możemy określić za pomoca podwójnie nieskończonego cia gu symboli a: a =...a 3 a 2 a 1.a 0 a 1 a 2..., gdzie: a i = 0, dla M i h (x) H 0; 1, dla M i h (x) H 1. (1)

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 12/? Shift map Shift map σ : Σ Σ a = (a n ), a = σ(a) = (a n+1 ) tj. i a i = a i+1 Z (1) otrzymujemy: a i = 0, dla M i+1 h (x) = M i h (M h(x)) H 0 ; 1, dla M i+1 h (x) = M i h (M h(x)) H 1. (2)

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 13/? Dynamika symboliczna Niech φ : Σ określa zwia zek miȩdzy x, a cia giem symboli a Σ, a = φ(x). Wtedy: σ(a) = φ(m h (x)) M h = φ 1 σ φ Σ σ Σ φ M h φ 1 Dynamikȩ symboliczna odpowiadaja ca odwzorowaniu M h nazywamy przesuniȩciem zupełnym na dwóch symbolach.

Własności odwzorowania podkowa IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 14/?

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 15/? Własności M h istnieja dwa punkty stałe,

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 15/? Własności M h istnieja dwa punkty stałe, dla każdego n N odwzorowanie M h posiada 2 n orbit okresowych o okresie n

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 15/? Własności M h istnieja dwa punkty stałe, dla każdego n N odwzorowanie M h posiada 2 n orbit okresowych o okresie n istnieja orbity okresowe o dowolnie długim okresie

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 15/? Własności M h istnieja dwa punkty stałe, dla każdego n N odwzorowanie M h posiada 2 n orbit okresowych o okresie n istnieja orbity okresowe o dowolnie długim okresie orbit okresowych jest przeliczalnie wiele

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 15/? Własności M h istnieja dwa punkty stałe, dla każdego n N odwzorowanie M h posiada 2 n orbit okresowych o okresie n istnieja orbity okresowe o dowolnie długim okresie orbit okresowych jest przeliczalnie wiele zbiór orbit nieokresowych jest nieprzeliczalny

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 15/? Własności M h istnieja dwa punkty stałe, dla każdego n N odwzorowanie M h posiada 2 n orbit okresowych o okresie n istnieja orbity okresowe o dowolnie długim okresie orbit okresowych jest przeliczalnie wiele zbiór orbit nieokresowych jest nieprzeliczalny zbiory punktów okresowych i nieokresowych sa gȩste w

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 15/? Własności M h istnieja dwa punkty stałe, dla każdego n N odwzorowanie M h posiada 2 n orbit okresowych o okresie n istnieja orbity okresowe o dowolnie długim okresie orbit okresowych jest przeliczalnie wiele zbiór orbit nieokresowych jest nieprzeliczalny zbiory punktów okresowych i nieokresowych sa gȩste w w M h obserwujemy tzw. "chaos przejściowy"

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 16/? Własności M h W szczególności wiȩc odwzorowanie M h jest chaotyczne: Definicja Deterministyczny układ dynamiczny jest chaotyczny, jeśli dla każdego cia gu Bernoulliego możemy znaleźć stan pocza tkowy, startuja c z którego odtworzymy ten cia g wzglȩdem ustalonej partycji przestrzeni fazowej.

Rozmaitości stabilne i niestabilne IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 17/?

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 18/? Zbiory przycia gania i odpychania Definicja X- zwarta gładka rozmaitość, f : X X - dyffeomorfizm klasy C k, p - punkt stały dla f Rozmaitościa stabilna punktu p nazywamy zbiór: W s (p) := {x X : lim n fn (x) p} Rozmaitościa niestabilna punktu p nazywamy zbiór: W u (p) := {x X : lim n f n (x) p}

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 19/? Zbiory przycia gania i odpychania Definicja Mówimy, że punkt stały p jest hiperboliczny, jeśli leży na przeciȩciu conajmniej jednej rozmaitości stabilnej i conajmniej jednej rozmaitości niestabilnej.

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 20/? Przeciȩcie homo- i heterokliniczne Uwagi: rozmaitości stabilne nie moga przecinać siȩ ze soba (niezależnie od tego, czy odpowiadaja temu samemu punktowi stałemu czy też różnym punktom stałym), podobnie rozmaitości niestabilne nie przecinaja siȩ ze soba, rozmaitości stabilne i niestabilne moga siȩ przecinać wzajemnie Definicja Mówimy, że punkt x X jest punktem homoklinicznym, jeśli leży na przeciȩciu rozmaitości stabilnej i niestabilnej odpowiadaja cych temu samemu punktowi stałemu p.

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 21/? Przeciȩcie homo- i heterokliniczne Definicja Mówimy, że punkt x X jest punktem heteroklinicznym, jeśli leży na przeciȩciu rozmaitości stabilnej i niestabilnej odpowiadaja cych różnym hiperbolicznym punktom stałym p 1 i p 2. Twierdzenie(Poincaré) Jeśli istnieje jeden punkt homokliniczny (heterokliniczny), to istnieje ich nieskończenie wiele.

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 22/? Przeciȩcie homo- i heterokliniczne Przeciȩcie homokliniczne:

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 22/? Przeciȩcie homo- i heterokliniczne Przeciȩcie heterokliniczne:

Uniwersalność dynamiki odwzorowania podkowa IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 23/?

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 24/? Uniwersalna dynamika W 1967 roku Smale udowodnił, że z istnienia przeciȩcia homoklinicznego wynika dynamika typu odwzorowanie podkowa :

Inne odwzorowania typu podkowa IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 25/?

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 26/? Uogólniona n podkowa µ > n + ǫ "zawijamy" n 1 razy i umieszczamy na kwadracie S tak, aby "podkowa" przecinała S n-krotnie

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 27/? Twierdzenie Smale a Twierdzenie(Smale, 1963) Każde odwzorowanie typu odwzorowanie podkowa posiada domkniȩty zbiór niezmienniczy, który zawiera przeliczalnie wiele orbit okresowych o dowolnie długim okresie oraz nieprzeliczalnie wiele orbit nieokresowych, wśród których sa orbity przebiegaja ce dowolnie blisko każdego danego punktu zbioru.

Układy hiperboliczne i niehiperboliczne IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 28/?

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 29/? Hiperboliczność Definicja Odwzorowanie f nazywamy hiperbolicznym, jeśli przecinaja ce siȩ rozmaitości stabilne i niestabilne dowolnych punktów stałych zawsze przecinaja siȩ transwersalnie. Jeśli przecinaja siȩ stycznie, to odwzorowanie jest niehiperboliczne. Odzworowanie podkowa M h jest zatem hiperboliczne.

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 30/? Hiperboliczność Rozważania dyskretnego układu dynamicznego: x n+1 = F(x n ) można w pobliżu punktu stałego x sprowadzić do rozważań układu liniowego y n+1 = Ay n, gdzie A = DF(x ). Niech α j bȩda wartościami własnymi A takimi, że α j > 1 oraz u 1, u 2,..., u n(α) odpowiadaja cymi im wektorami własnymi. Wtedy: E u = span(u 1, u 2,..., u n(α) ) - podprzestrzeń niestabilna.

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 31/? Hiperboliczność Analogicznie dla β j takich, że β j < 1 E s = span(v 1, v 2,..., v n(β) ) - podprzestrzeń stabilna oraz dla γ j takich, że γ j = 1 E c = span(w 1, w 2,..., w n(β) ) - podprzestrzeń środkowa. Wektory y układu y n+1 = Ay n nazywamy wektorami stycznymi dla odwzorowania F. Przestrzeń, w której leża wektory styczne odwzorowania w punkcie x = x nazywamy przestrzenia styczna i oznaczamy T x.

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 32/? Hiperboliczność Definicja Mówimy, że punkt stały x jest hiperboliczny, jeżeli nie istnieje podprzestrzeń środkowa E c. To znaczy, że przestrzeń styczna T x rozkłada siȩ na sumȩ T x = E s E u. Definicja Mówimy, że zbiór niezmienniczy jest hiperboliczny, jeśli w zbiorze istnieje cia gły wzglȩdem x rozkład przestrzeni T x na sumȩ przestrzeni stabilnej i niestabilnej T x = E s x E u x.

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 33/? W s (x ) i W u (x ) vs. E s i E u Rozmaitości stabilne i niestabilne W s (x ) i W u (x ) hiperbolicznego układu x n+1 = F(x n ) maja taki sam wymiar jak E s i E u i sa do nich styczne:

Układy hiperboliczne IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 34/?

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 35/? Uogólnione odwzorowanie piekarza Uogólnione odwzorowanie piekarza definiujemy jako nastȩpuja ce przekształcenie kwadratu S = [0, 1] [0, 1]: x n+1 = y n+1 = gdzie β = 1 α i α a + α b = 1. λ a x n, jeżeli y n < α; (1 λ b ) + λ b x n, jeżeli y n > α. y nα, jeżeli y n < α; y n α β, jeżeli y n > α.

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 36/? Uogólnione odwzorowanie piekarza Pierwsza iteracja:

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 37/? Uogólnione odwzorowanie piekarza Druga iteracja:

Rozmaitości stabilne sa liniami poziomymi, a niestabilne - pionowymi. IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 38/? Uogólnione odwzorowanie piekarza Dla uogólnionego odwzorowania piekarza macierz Jacobiego ma postać: DM(x) = λ x(y) 0, 0 λ y (y) gdzie wartości własne: λ x (y) = λ y (y) = λ a, jeżeli y < α; λ b, jeżeli y > α. α 1, jeżeli y < α; β 1, jeżeli y > α.

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 39/? Odwzorowanie kota Arnolda Odwzorowanie Arnolda dane jest wzorem: x n+1 y n+1 = 1 1 1 2 x n y n mod 1 (3) Jeśli wartości x i y modulo 1 uważać za zmienne ka towe, to odwzorowanie to oddziałuje na powierzchniȩ dwuwymiarowego torusa (gdzie jeden obieg dookoła jest zaznoczony poprzez zwiȩkszenie wartości odpowiedniej zmiennej ka towej o 1 a nie o 2π).

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 40/? Odwzorowanie kota Arnolda Inaczej odwzorowanie Arnolda zwane jest "wyżymaniem kota"

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 40/? Odwzorowanie kota Arnolda Inaczej odwzorowanie Arnolda zwane jest "wyżymaniem kota"

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 41/? Odwzorowanie kota Arnolda Wartości własne macierzy w odwzorowaniu (??) wynosza : λ 1 = 3 + 5 2 > 1 oraz λ 2 = 3 5 2 < 1. Kierunki stabilne i niestabilne sa zatem jednowymiarowe i równoległe do odpowiednich wektorów własnych (1, λ 1 1) i (1, λ 2 1). "Typowe warunki pocza tkowe" daja pocza tek orbicie, która ostatecznie dochodzi dowolnie blisko do dowolnego punktu na torusie oraz odwiedza równe pola z równa czȩstotliwościa - sta d naturalna miara niezmiennicza jest jednostajna.

Odwzorowanie kota Arnolda IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 42/?

Układy niehiperboliczne IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 43/?

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 44/? Odwzorowanie Hénona Odwzorowanie Hénona dane jest wzorem: x n+1 = 1 ax 2 n + y n y n+1 = bx n (standardowy wybór dla parametrów a i b to a = 1.4 i b = 0.3). Istnieja punkty na atraktorze Hénona, w których rozmaitość stabilna W s oraz niestabilna W u sa styczne. W tych punktach styczności nie możemy wyznaczyć przestrzeni E s i E u - atraktor Hénona nie jest hiperboliczny.

Odwzorowanie Hénona IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 45/?

Odwzorowanie Hénona IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 46/?

Własności układów hiperbolicznych IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 47/?

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 48/? Strukturalna stabilność Definicja (X, d) - p. metryczna f : X X- homeomorfizm Mówimy, że odwzorowanie f jest strukturalnie stabilne, jeśli istnieje otoczenie V w zbiorze Homeo(X) takie, że każdy element V jest topologicznie sprzȩżony z f. Definicja M- zwarta gładka rozmaitość f : M M - dyffeomorfizm klasy C k Mówimy, że odwzorowanie f jest strukturalnie stabilne, jeśli istnieje otoczenie V w zbiorze Diff k (M) takie, że każdy element V jest topologicznie sprzȩżony z f.

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 49/? Własności układów hiperbolicznych dynamikȩ na zbiorze niezmienniczym możemy badać za pomoca dynamiki symbolicznej (przesuniȩcie zupełne lub niezupełne na podwójnie nieskończonym cia gu symboli),

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 49/? Własności układów hiperbolicznych dynamikȩ na zbiorze niezmienniczym możemy badać za pomoca dynamiki symbolicznej (przesuniȩcie zupełne lub niezupełne na podwójnie nieskończonym cia gu symboli), jeżeli hiperboliczny zbiór niezmienniczy jest atraktorem, to istnieje miara naturalna,

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 49/? Własności układów hiperbolicznych dynamikȩ na zbiorze niezmienniczym możemy badać za pomoca dynamiki symbolicznej (przesuniȩcie zupełne lub niezupełne na podwójnie nieskończonym cia gu symboli), jeżeli hiperboliczny zbiór niezmienniczy jest atraktorem, to istnieje miara naturalna, zbiór niezmienniczy i jego dynamika sa strukturalnie stabilne tzn. małe gładkie zaburzenia zachowuja dynamikȩ.

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 50/? Ukł. hiperboliczne vs niehiperboliczne Dla hiperbolicznych układów możliwe jest uzyskanie wielu ścisłych wyników. Można je opisywać analitycznie oraz statystycznie.

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 50/? Ukł. hiperboliczne vs niehiperboliczne Dla hiperbolicznych układów możliwe jest uzyskanie wielu ścisłych wyników. Można je opisywać analitycznie oraz statystycznie. Niestety rzeczywiste zjawiska chaotyczne obserwowane w układach doświadczalnych sa przeważnie niehiperboliczne.

IV Matematyczne Warsztaty KaeNeMw p. 51/? Bibliografia 1. E. Ott, Chaos w układach dynamicznych, WNT, Warszawa 1997. 2. S. Smale, Differentiable dynamical systems, Bull. Amer. Math. Soc. 73 (1967) 3. M. Shub, What is... a Horseshoe?, Notices of AMS, vol. 52. 4. C. Beck, F. Schlogl Thermodynamics of chaotic systems, Cambridge University Press 1993. 5. J.P. Eckmann, D. Ruelle Ergodic theory of chaos and strange attractors, Reviews of Modern Physics, vol. 57, No.3 6. M. Branson, The Smale Horseshoe as a Fractal Structure in Dynamical Systems, Lecture Notes.