
- •Оглавление
- •3.6. Автокорреляционная функция и спектральная плотность ..118
- •3.7. Фрактальные структуры и размерность аттрактора ………123
- •Введение
- •1. Модели нелинейных динамических систем
- •1.1. Потоки
- •1.2. Каскады
- •1.3. Связь уравнения движения и отображения
- •1.3.1. Непрерывное время
- •1.3.2. Дискретное время
- •1.4. Уравнения в вариациях
- •1.5. Диссипативные и консервативные системы
- •2. Регулярная динамика
- •2.1. Особые точки
- •2.1.1. Основные определения
- •2.1.2. Классификация особых точек линейных
- •2.1.3. Классификация особых точек нелинейных векторных полей
- •2.1.4. Особые точки каскада
- •2.2. Периодические решения
- •2.2.1. Переход к системе с постоянными коэффициентами
- •2.2.2. Линеаризация уравнений с периодическим решением
- •2.2.3. Построение сечения Пуанкаре
- •2.2.4. Периодические решения (циклы) каскадов
- •2.3. Инвариантные, предельные и притягивающие множества
- •2.3.1. Инвариантные множества (многообразия)
- •2.3.2. Предельные множества
- •2.3.3. Притягивающие множества
- •2.3.4. Аттрактор
- •2.3.5. Поглощающее множество
- •2.4. Устойчивость
- •2.4.1. Понятие устойчивости
- •2.4.2. Устойчивость по Ляпунову
- •2.4.3. Устойчивость по Пуассону
- •2.4.4. Структурная устойчивость
- •3. Хаотическая динамика
- •3.1. Признаки хаотического поведения
- •3.1.1. Существенная зависимость от начальных данных
- •3.1.2. Инвариантная мера
- •3.1.3. Эргодичность и перемешивание
- •3.1.4. Энтропия
- •3.1.5. Автокорреляционная функция
- •3.1.6. Фрактальная структура странных аттракторов
- •3.2. Характеристические показатели ляпунова
- •3.2.1. Непрерывные динамические системы
- •3.2.2. Дискретные динамические системы
- •3.2.3. Характеристические показатели и изменение фазового объема
- •3.2.4. Свойства характеристических показателей Ляпунова
- •3.3. Инвариантные меры динамических систем
- •3.3.1. Типы вероятностных мер
- •3.3.2. Инвариантная мера. Оператор Перрона‑Фробениуса
- •3.3.3. Эргодическая мера
- •3.3.4. Физическая мера
- •3.3.5. Устойчивость и сходимость мер
- •3.4. Эргодичность и перемешивание
- •3.4.1. Эргодичность
- •3.4.2. Перемешивание
- •3.4.3. Перекладывание
1.2. Каскады
В некоторых ситуациях для моделирования системы достаточно указать ее состояние в заданные дискретные моменты времени. В этом случае в качестве эволюционного оператора можно использовать функцию, определяющую состояние системы в некоторый момент времени через ее состояние в предыдущий момент. Математической моделью динамической системы в этом случае служит разностное уравнение с заданным начальным условием
.
(1.9)
Рассмотрим
диффеоморфизм
класса
,
,
т. е. гомеоморфизм
на
такой, что
и
– отображения
класса
.
Свяжем с диффеоморфизмом
отображение
:
,
определенное следующим образом:
для
;
для
.
Отображение обладает следующими свойствами:
‑
;
(1.10)
‑ для любых
;
(1.11)
‑ при любом
фиксированном
отображение
класса
.
(1.12)
Определение 1.6. Отображение со свойствами (1.10) ‑ (1.12) называется гладким каскадом, или гладкой динамической системой с дискретным временем на .
Определение 1.7. Множество
называется орбитой или траекторией точки под действием каскада .
Для траектории
динамической системы (1.9) может выполняться
одна из двух возможностей:
‑ либо при
некотором
,
в этом случае существует наименьшее
натуральное
такое, что
для всех
,
сама точка
называется периодической точкой периода
,
а ее траектория состоит из
различных точек (при
точка
называется неподвижной);
‑ либо
для всех
,
в этом случае траектория
состоит из счетного множества различных
точек.
1.3. Связь уравнения движения и отображения
Локальные свойства
динамических систем, т. е. их свойства
при малых временах определяются видом
исследуемых дифференциальных уравнений
(уравнений движения). Асимптотическое
поведение решений при
зависит от свойств отображения
.
Чаще всего
отображение
неизвестно, а динамическая система
задается в виде уравнений движения,
которые позволяют по точке
в момент времени
найти точку, отвечающую следующему
моменту времени:
для непрерывного времени и
для дискретного. Т. е. определяется
не вся траектория сразу, а задается
правило, по которому траектория находится
шаг за шагом. Такой способ оказывается
более универсальным, чем задание
отображения в явном виде. Например, для
большинства хаотических систем не
существует конструкций, позволяющих
записать отображение, минуя все
промежуточные моменты времени.
Одна из основных задач нелинейной динамики состоит в исследовании свойства отображения по заданным уравнениям движения.
1.3.1. Непрерывное время
Если время меняется
непрерывно, то динамическая система
задается в виде системы обыкновенных
дифференциальных уравнений (1.1). Установим
связь между функцией
и отображением
.
Пусть в некоторый момент
состояние динамической системы
описывается точкой
.
Тогда
.
С другой стороны,
,
т. е.
.
Таким образом,
если
– решение
дифференциального уравнения
при начальных данных
,
тогда
.
Аргумент
функции
– это
начальные данные для системы обыкновенных
дифференциальных уравнений. Следовательно,
производная
– это
производная решения по начальным данным.
Пример.
,
– положительное
число. Решением уравнения с начальными
данными
будет
.
Поэтому
.
Пример.
,
– постоянная
матрица. Решение линейной системы
,
тогда
.