
- •1. Моделирование как метод научного познания.
- •5.Численный Эксперемент
- •6. Задачи линейного програмирования.Примеры
- •7. Транспортная модель линейного программирования
- •8. Многоотраслевая модель экономики Леонтьева
- •9. Простые демографические модели
- •10. Движение небесных тел (в книге)
- •11.Модель динамики численности биологических популяций
- •12. Модель движения материальной точки
- •13.Метод Эйлера решения дифференциальных уравнений
- •14. Метод Рунге-Кутта решения дифференциальных уравнений
- •Классический метод Рунге — Кутты четвёртого порядка
- •Прямые методы Рунге — Кутты[править | править исходный текст]
- •15. Движение тела, брошенного под углом к горизонту
- •16. Свободное падение тел с учётом сопротивления среды
- •Движение является одномерным; проецируя векторное уравнение на ось, направленную вертикально вниз, получаем
- •18.Розыгрыш дискретной случайной величины
- •8.1.2. Свойства функции распределения
- •8.1.3. График функции распределения
- •8.2. Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- •8.2.1. Определение плотности распределения
- •19.Модель процесса распространения эпидемий
- •21. Модели линейной оптимизации на примерах задач об ассортименте продукции
- •Чувствительность к начальным условиям[править | править исходный текст]
- •Топологическое смешивание[править | править исходный текст]
- •Тонкости определения[править | править исходный текст]
- •Аттракторы[править | править исходный текст]
- •Странные аттракторы[править | править исходный текст]
- •23. Обезразмеривание системы уравнений
- •25. Этапы решения транспортной задачи
- •26. Системный подход в научных исследованиях
- •28. Модель поведения динамической системы, описываемой разностными логическими уравнениями
- •29. Переход детерминированных систем к хаотическому поведению
Аттракторы[править | править исходный текст]
График аттрактора Лоренца для значений r = 28, σ = 10, b = 8/3
Аттра́ктор (англ. attract — привлекать, притягивать) — множество состояний (точнее — точек фазового пространства)динамической системы, к которому она стремится с течением времени. Наиболее простыми вариантами аттрактора являются притягивающая неподвижная точка (к примеру, в задаче о маятнике с трением) и периодическая траектория (пример — самовозбуждающиеся колебания в контуре с положительной обратной связью), однако бывают и значительно более сложные примеры. Некоторые динамические системы являются хаотическими всегда, но в большинстве случаев хаотическое поведение наблюдается только в тех случаях, когда параметры динамической системы принадлежат к некоторому специальномуподпространству.
Наиболее интересны случаи хаотического поведения, когда большой набор первоначальных условий приводит к изменению наорбитах аттрактора. Простой способ продемонстрировать хаотический аттрактор — это начать с точки в районе притяжения аттрактора и затем составить график его последующей орбиты. Из-за состояния топологической транзитивности, это похоже на отображения картины полного конечного аттрактора. Например, в системе описывающей маятник — пространство двумерное и состоит из данных о положении и скорости. Можно составить график положений маятника и его скорости. Положение маятника в покое будет точкой, а один период колебаний будет выглядеть на графике как простая замкнутая кривая. График в форме замкнутой кривой называют орбитой. Маятник имеет бесконечное количество таких орбит, формируя по виду совокупность вложенных эллипсов.
Странные аттракторы[править | править исходный текст]
Аттрактор Лоренца как диаграмма хаотической системы. Эти два графика демонстрируют чувствительную зависимость от первоначальных условий в пределах занятого аттрактором региона
Большинство типов движения описывается простыми аттракторами, являющиеся ограниченными циклами. Хаотическое движение описывается странными аттракторами, которые очень сложны и имеют много параметров. Например, простая трехмерная система погоды описывается известным аттрактором Лоренца (Lorenz) — одной из самых известных диаграмм хаотических систем, не только потому, что она была одной из первых, но и потому, что она одна из самых сложных. Другим таким аттрактором является — отображение Рёслера (Rössler), которая имеет двойной период, подобно логистическому отображению. Странные аттракторы появляются в обеих системах, и в непрерывных динамических (типа системы Лоренца) и в некоторых дискретных (например отображения Хенона (Hénon)). Некоторые дискретные динамические системы названы системами Жулиа по происхождению. И странные аттракторы и системы Жулиа имеют типичную рекурсивную, фрактальную структуру. Теорема Пуанкаре-Бендиксона доказывает, что странный аттрактор может возникнуть в непрерывной динамической системе, только если она имеет три или больше измерений. Однако это ограничение не работает для дискретных динамических систем. Дискретные двух- и даже одномерные системы могут иметь странные аттракторы. Движение трёх или большего количества тел, испытывающих гравитационное притяжение при некоторых начальных условиях может оказаться хаотическим движением.