Układy oscylacyjne w przyrodzie

Podobne dokumenty
WAHADŁO SPRĘŻYNOWE. POMIAR POLA ELIPSY ENERGII.

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

DRGANIA MECHANICZNE. materiały uzupełniające do ćwiczeń. Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych studia inżynierskie

DRGANIA WŁASNE RAM OBLICZANIE CZĘSTOŚCI KOŁOWYCH DRGAŃ WŁASNYCH

A. Cel ćwiczenia. B. Część teoretyczna

( ) + ( ) T ( ) + E IE E E. Obliczanie gradientu błędu metodą układu dołączonego

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

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

Ćwiczenie nr 1: Wahadło fizyczne

Twierdzenie 2: Własności pola wskazujące na istnienie orbit

Modelowanie przez zjawiska przybliżone. Modelowanie poprzez zjawiska uproszczone. Modelowanie przez analogie. Modelowanie matematyczne

Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie)

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 7

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Koła rowerowe malują fraktale

Sposoby modelowania układów dynamicznych. Pytania

WYMAGANIA Z WIEDZY I UMIEJĘTNOŚCI NA POSZCZEGÓLNE STOPNIE SZKOLNE DLA KLASY 3g. zakres rozszerzony

IX. MECHANIKA (FIZYKA) KWANTOWA

Zadania do wykładu Jakościowa Teoria Równań Różniczkowych Zwyczajnych

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.

Wykład 9. Fizyka 1 (Informatyka - EEIiA 2006/07)

Reakcja Bielousowa-Żabotyńskiego

Przekształcanie równań stanu do postaci kanonicznej diagonalnej

Modele cyklu ekonomicznego

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

A4: Filtry aktywne rzędu II i IV

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE. Marta Zelmańska

Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współcz

Koła rowerowe kreślą fraktale

Stabilność II Metody Lapunowa badania stabilności

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

Relaksacja. Chem. Fiz. TCH II/19 1

- prędkość masy wynikająca z innych procesów, np. adwekcji, naprężeń itd.

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

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Algebra liniowa z geometrią analityczną

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 4

WYKŁAD 15. Rozdział 8: Drgania samowzbudne

Zaawansowane metody numeryczne

Układ regulacji automatycznej (URA) kryteria stabilności

REFERAT PRACY MAGISTERSKIEJ Symulacja estymacji stanu zanieczyszczeń rzeki z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych.

FUNKCJA KWADRATOWA. 1. Definicje i przydatne wzory. lub trójmianem kwadratowym nazywamy funkcję postaci: f(x) = ax 2 + bx + c

Równanie Fresnela. napisał Michał Wierzbicki

BADANIE DRGAŃ TŁUMIONYCH WAHADŁA FIZYCZNEGO

Rozdział 2. Liczby zespolone

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Formy kwadratowe. Rozdział 10

Prawdopodobieństwo i statystyka

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 5

(U.3) Podstawy formalizmu mechaniki kwantowej

DSP-MATLAB, Ćwiczenie 5, P.Korohoda, KE AGH. Ćwiczenie 5. Przemysław Korohoda, KE, AGH

KOLOKWIUM Z ALGEBRY I R

3 Podstawy teorii drgań układów o skupionych masach

Układy równań i równania wyższych rzędów

VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów

c - częstość narodzin drapieżników lub współczynnik przyrostu drapieżników,

(Ćwiczenie nr 4) Wpływ siły jonowej roztworu na stałą szybkości reakcji.

9. Sprzężenie zwrotne własności

Ćw. 5. Badanie ruchu wahadła sprężynowego sprawdzenie wzoru na okres drgań

Wykład z modelowania matematycznego.

DRGANIA SWOBODNE UKŁADU O DWÓCH STOPNIACH SWOBODY. Rys Model układu

Zaliczenie wykładu Technika Analogowa Przykładowe pytania (czas zaliczenia minut, liczba pytań 6 8)

Prędkość fazowa i grupowa fali elektromagnetycznej w falowodzie

Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej. Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska

MODYFIKACJA KOSZTOWA ALGORYTMU JOHNSONA DO SZEREGOWANIA ZADAŃ BUDOWLANYCH

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. . (odp. a)

Podstawy Automatyki. wykład 1 ( ) mgr inż. Łukasz Dworzak. Politechnika Wrocławska. Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji (I-24)

Laboratorium z podstaw automatyki

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5.

1 Grupa SU(3) i klasyfikacja cząstek

SPIS TREŚCI. 2. TEORIA I KRYTERIA PODOBIEŃSTWA Literatura: MODEL I MODELOWANIE... 39

WYKŁAD NR 3 OPIS DRGAŃ NORMALNYCH UJĘCIE KLASYCZNE I KWANTOWE.

DRGANIA MECHANICZNE. materiały uzupełniające do ćwiczeń. Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych studia inżynierskie

Krzywe Freya i Wielkie Twierdzenie Fermata

Rozwiązania, seria 5.

Uwaga 1.1 Jeśli R jest relacją w zbiorze X X, to mówimy, że R jest relacją w zbiorze X. Rozważmy relację R X X. Relację R nazywamy zwrotną, gdy:

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

Wprowadzenie Metoda bisekcji Metoda regula falsi Metoda siecznych Metoda stycznych RÓWNANIA NIELINIOWE

1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie:

Równania różniczkowe liniowe II rzędu

Wykład 21: Studnie i bariery cz.1.

Wykład 15. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

Przestrzenie wektorowe

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego

UZUPEŁNIENIA DO WYKŁADÓW A-C

Zastosowanie wykładników Lapunowa do badania stabilności sieci elektroenergetycznej

Podstawy fizyki sezon 1 VII. Ruch drgający

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów

Układy dynamiczne Chaos deterministyczny

Równania różniczkowe zwyczajne

PODSTAWY AUTOMATYKI. Analiza w dziedzinie czasu i częstotliwości dla elementarnych obiektów automatyki.

Laboratorium z automatyki

OPTYKA KWANTOWA Wykład dla 5. roku Fizyki

Transkrypt:

20 FOTON 90, Jesień 2005 Ułady oscylacyjne w przyrodzie Mare Tyluti Studia Matematyczno-Przyrodnicze, II ro Uniwersytet Jagiellońsi. Ułady dynamiczne wstęp Ułady spotyane w przyrodzie, pomimo wieliej liczby czynniów, tóre nimi rządzą, często dają się modelować przez stosunowo proste równania. Istnieje szereg modeli, mniej lub bardziej oddających rzeczywistość, z tórymi można się spotać przy analizie tych zagadnień. Podczas I rou studiów miałem oazję poznać ila z nich i chciałbym się tą wiedzą tutaj podzielić. Równania różniczowe, tóre modelują ułady biologiczne, charateryzują się oscylacyjnymi rozwiązaniami, co pozostaje w zgodzie z obserwacją równowagi, jaa panuje np. pomiędzy oddziałującymi gatunami. Warto w tym miejscu może przybliżyć trochę pojęcia związane z analizą uładów dynamicznych. Uład dynamiczny jest zadany przez równanie rządzące jego czasową ewolucją w przestrzeni dostępnych stanów. Może to być dysretna ewolucja zadana przez równanie różnicowe lub ewolucja zmiennych ciągłych, zadana przez równanie różniczowe. Wygodnym sposobem obrazowania zachowania się taiego równania jest analiza przestrzeni fazowej: przestrzeni sparametryzowanej zmiennymi danego uładu. Wtedy ewolucja zadana przez równanie czyli nasze rozwiązanie jest rzywą w taiej przestrzeni. Gdy równanie nie zależy jawnie od czasu, ruch puntu zależy od czasu tylo poprzez swoje położenie w przestrzeni fazowej o taim równaniu mówimy wtedy, że jest autonomiczne. Można je wtedy reprezentować jao zbiór rzywych (rozwiązań) w przestrzeni fazowej. Ponieważ rozważam modele ograniczające się do opisu uładów charateryzowanych przez dwie zmienne, taie oscylacje (poza puntami stacjonarnymi) są jedynymi możliwymi rozwiązaniami (twierdzenie Poincarego-Bendixona) płaszczyzna dwuwymiarowa jest zbyt ciasna, aby trajetoria mogła się przeplatać, tworząc bardziej złożone rozwiązania. W szczególności nie obserwujemy w tych modelach zachowań chaotycznych, tóre mogą pojawić się w uładach ciągłych o więszej liczbie zmiennych oraz w uładach dysretnych (nawet jednowymiarowych). 2. Model Loti-Volterry Pierwszy model dotyczy relacji drapieżni ofiara lub zachowania się stężeń reagentów pewnej, hipotetycznej reacji chemicznej. Model tai podali Volterra i Lota. Należy podreślić, że ten model jest czysto hipotetyczny i nie opisuje

FOTON 90, Jesień 2005 2 doładnie żadnego rzeczywistego uładu. Poniżej schematycznie zapisujemy równania taiej reacji: A + X X + Y 2 Y 3 B gdzie są np. stałymi szybości reacji chemicznych. Możemy zatem zapisać równania inetyczne dla tych hipotetycznych procesów: X& = AX 2 XY & = XY Y Y 2 3 Zwróćmy uwagę na fat, że stężenia substancji A i B są stałe w czasie, podczas gdy rozpatrujemy tylo zmiany X i Y. Wymusza to na nas doonanie założenia, że rozważany uład jest uładem otwartym. Dla rótiego czasu ewolucji tego uładu możemy zastąpić to założenie stwierdzeniem, że stężenia A oraz B są na tyle duże, że ich zmiany podczas reacji są zaniedbywanie małe. Poszuajmy puntów stałych tego uładu równań, tzn. taich stężeń X i Y, że pozostają one stałe w czasie, czyli X & = 0 oraz Y & = 0. Nietrudno zauważyć, że spełniają to następujące pary (X,Y):(0,0) oraz 3 A,. Dla wygody oznaczmy 2 2 ostatnią parę jao (X s,y s ). Chcąc badać własności tego modelu, wygodnie jest doonać przesalowania występujących w nim wielości w następujący sposób: 2X 2Y u = X v = Y X s Y s τ = At α = 3 A τ jest nową zmienną odpowiadającą czasowi t, a α > 0 jest nową wprowadzoną stałą. Po tym przesalowaniu mamy następujący uład równań: u' = u( v) oraz v' = α v( u ) () Każdemu elementarnemu procesowi chemicznemu możemy przyporządować równanie opisujące przyrost lub zani jednego ze substratów. Dla reacji A + B C, np. dca = cac dt b, gdzie c to stężenie reagenta. Proporcjonalność szybości do stężeń jest wyniiem następującego rozumowania: Prawdopodobieństwo zderzenia cząsteczi substratu A z np. cząsteczą B jest proporcjonalne do ich ilości, czyli stężenia.

22 FOTON 90, Jesień 2005 z puntami stałymi: (0,0) oraz (,). Stabilność puntów stacjonarnych można badać dla szeroiej lasy uładów przez analizę liniowych przybliżeń danego uładu woół tych puntów. Tutaj znowu należy się ila słów wyjaśnienia. Puntem wyjścia do taiego postępowania jest twierdzenie Lapunowa. Można analizować stabilność puntów osobliwych poprzez analizę stabilności ich liniowych przybliżeń. Uład liniowy może być reprezentowany przez macierz. Jego rozwiązaniem jest ombinacja liniowa esponent, tórych wyładnii odpowiadają wartościom własnym macierzy. Jeżeli istnieje chociaż jedna wartość własna, tórej część rzeczywista jest więsza od 0, to analizowany punt stacjonarny jest niestabilny. Łatwo również zauważyć, że czysto urojone wartości własne odpowiadają oscylacjom: uład zachowuje się ja oscylator harmoniczny. Innymi słowy: rozwiązanie ażdego jednorodnego (inaczej autonomicznego) liniowego równania różniczowego o stałych współczynniach ma postać ~ e λ i t, gdzie λ ι stanowi zestaw różnych wartości własnych równania a zatem trajetorie w przestrzeni fazowej (przestrzeni współrzędnych stanu tego uładu u,v) oscylują z częstością równą części urojonej λ. Część rzeczywista odpowiada za wzrost lub spade (tłumienie) odległości trajetorii od puntu stacjonarnego (rozwiązania zerowego). Woół puntu (,) macierz Jacobiego 2 ma postać: 0 α 0 Równanie własne ma postać: λ 2 + α, co przy dodatniości α prowadzi do wartości czysto urojonych, a zatem rozwiązania są niegasnącymi oscylacjami. Można to sprawdzić taże nie odwołując się do algebry: wprowadźmy następujące oznaczenie u jao niewielie zaburzenie u woół (,) i podobnie dla v. Mamy zatem w przybliżeniu liniowym: dv = a u du v co prowadzi przez całowanie: v dv = a udu do: v 2 + const = au 2 v 2 + au 2 = const czyli równania elipsy. Podobną analizę możemy wyonać dla puntu (0,0). Otrzymujemy wtedy operator: 2 Macierz Jacobiego to macierz pierwszych pochodnych rozważanego odwzorowania. Zadaje ona liniowe przybliżenie uładu nieliniowego w otoczeniu puntu, w tórym liczymy pochodne.

FOTON 90, Jesień 2005 23 0 0 α tórego wielomian charaterystyczny ma postać: λ 2 + (α ) λ α. Łatwo widać, że pierwiasti tego wielomianu są przeciwnego znau liczbami rzeczywistymi (np. wzory Viete a), co sugeruje, że badany punt jest puntem siodłowym. Podobnie analitycznie: przez całowanie otrzymujemy: v u α = const co przedstawia trajetorie na płaszczyźnie fazowej o charaterze hiperboli. Przyjrzyjmy się teraz rzeczywistemu, nieliniowemu obrazowi przestrzeni fazowej rozważanego modelu. Przedstawia go rys.. Rys.. Przestrzeń fazowa dla modelu Loti-Volterry Widzimy teraz, że nasze przybliżenia są poprawne woół puntów stabilnych. Oazuje się również, że stężenia reagentów bądź liczebność populacji oscylują w czasie i oscylacje są nietłumione: uład jest zachowawczy. Małe zaburzenie uładu prowadzi do oscylacji o innej częstości i amplitudzie. Do tego problemu jeszcze wrócimy. Przyjrzyjmy się doładniej oscylacjom. Zanim doonamy dalszej analizy numerycznej, spróbujmy zastanowić się nad średnią oncentracją sładniów w sposób bardziej ścisły. Weźmy pierwsze z równań () i przyjmijmy, że ores oscylacji wynosi T. Zbadajmy średnią oncentrację sładniów w przeciągu tego jednego oresu: du = u( v) dt czyli: t + T t + T du dt' = ( v) dt' T t u dt' T t

24 FOTON 90, Jesień 2005 Całowanie (zamiana zmiennych) oraz oresowość prowadzi do: T t + T t v( t) dt = 0 a zatem v oscyluje woół. Podobnie dla u: t T T t + T t v( t) dt = + u( t) dt = T t Popatrzmy na wynii analizy numerycznej tego zagadnienia (rys. 2). Widzimy, że rzeczywiście oscylacje są niegasnące, o tej samej średniej oncentracji sładniów. Ich jedna amplituda i częstość zależy zdecydowanie od warunów początowych. Rys. 2. Oscylacje uładu dla warunów początowych: u 0 =,9 oraz v 0 = 3,5 W omawianym modelu małe zaburzenie prowadzi do ustalenia się oscylacji o innej amplitudzie i częstotliwości. Jest to wyraźne ograniczenie w stosunu do rzeczywistych uładów, w tórych mamy raczej dążenie do stabilizacji oscylacji na jednym poziomie. W obrazie przestrzeni fazowej taiego rzeczywistego uładu powinniśmy się zatem raczej spodziewać cylu granicznego, tóry byłby taim właśnie atratorem dla oscylujących trajetorii. 3. Brusselator Bardzo elegancimi przyładami uładów wyazujących oscylacje są reacje chemiczne, znajdujące się w stanach daleich od równowagi. Oscylacje mogą występować zarówno w czasie ja i w przestrzeni 3. Najbardziej znanym taim procesem jest reacja Biełousowa-Żabotyńsiego. Często rozważamy jedna prostsze, chociaż hipotetyczne modele. Pozwalają nam jedna lepiej zrozumieć mechanizm sprzężenia zwrotnego, jai obserwujemy w rzeczywistych zjawisach. Jeden model, Loti-Volterry, już przeanalizowaliśmy. 3 Musimy w naszej analizie uwzględnić wtedy człon dyfuzyjny 2 c p.

FOTON 90, Jesień 2005 25 Opiszemy teraz porótce drugi model zwany brusselatorem. Nazwa pochodzi od Bruseli, gdzie ten model został po raz pierwszy wprowadzony w grupie I. Prigogine a. Ten model generuje cyle graniczne. Cyl hipotetycznych reacji wygląda następująco: A X 2X + Y 2 3 B + X 3X D + Y X 4 E Podobnie otrzymujemy model matematyczny: X & = A + X 2Y B ) X 2 ( 3 + 4 Y& = X 2 2 Y + 3BX tóry można przedstawić w postaci bezwymiarowej: x& = ( b + ) x + ax 2 y y& = bx ax 2 y tóra jest wygodniejsza do analizy. Punt stacjonarny to: (, a b ). Policzmy podobnie ja poprzednio macierz Jacobiego powyższego uładu: b b a Df (, ) = a b a a + b ± 4a + ( + a b) Jej wartości własne to:. Dynamia uładu staje się 2 zatem bogatsza, ponieważ posiada dwuparametrową swobodę. Zauważmy, że w zależności od wartości tych parametrów zmienia się zna części rzeczywistej wartości własnych, co powoduje jaościową zmianę w dynamice uładu tzw. bifurację. 2 Bifuracją można najprościej nazwać nieciągłą zmianę właściwości uładu przy zmianie pewnego parametru, od tórego ten uład zależy. Jao prosty przyład możemy wziąć równanie wahadła tłumionego & x + γ x& + x = 0. W zależności od wartości ontrolnego parametru γ możemy uzysiwać różne obrazy na płaszczyźnie fazowej. Wartości własne operatora A zależą od wartości współczynnia tłumienia γ. 0 γ

26 FOTON 90, Jesień 2005 Połóżmy za np. 3 i przyjrzyjmy się zachowaniu wartości własnych (ich części rzeczywistych i urojonych) przy zmieniającym się parametrze γ. Wartości własne wynoszą odpowiednio: 2 2. 2 γ ± + γ Widać że w przedziale ( 2 3,2 3) wartości własne są zespolone, a dla pozostałych wartości rzeczywiste. W tym przedziale również rzeczywiste części wartości własnych są sobie równe. Widzimy zatem że uład posiada trzy punty zwrotne, zwane puntami bifuracji. W tych puntach cała strutura przestrzeni fazowej ulega zmianie (rys. 3). Rys. 3. Zależność części rzeczywistych wartości własnych od parametru γ Dla b = + a części rzeczywiste wartości własnych zniają i mamy punt bifuracji (zwanej bifuracją Hopfa), ustalmy a = i zmieniajmy b. Poniższe rysuni ilustrują zmiany, jaie zachodzą w przestrzeni fazowej dla zmieniającego się b. Zgodnie z zapowiedzią, brusselator generuje stabilne oscylacje w postaci cyli granicznych i stanowi dobry punt wyjścia do onstrucji modeli opisujących rzeczywiste ułady, taie ja reacja Biełousowa-Żabotyńsiego, rozprzestrzenianie się epidemii itp. Rys. 4. Puntowy atrator

FOTON 90, Jesień 2005 27 Rys. 5. Punt bifuracji Rys. 6. Cyl graniczny Literatura [] Murray J. D. Nonlinear-Differential-Equations Models in Biology, Oxford University Press, Oxford 977. [2] Schuster H. G. Chaos deterministyczny. Wprowadzenie, PWN, Warszawa 995. Rysuni zostały wyonane za pomocą programu Mathematica 5.0 przy użyciu funcji PhasePlot z paietu poświęconego zwyczajnym równaniom różniczowym dostępnego pod adresem: http://library.wolfram.com/infocenter/mathsource/4397/ Można oczywiście wyorzystać do wyonywania taich rysunów dowolny inny program. Do zabaw tego typu z różnymi równaniami serdecznie Czytelniów zachęcam.