SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 11
Лекция 9
                 Странные аттракторы.
                    Аттрактор Лоренца


Малышев А.И.
Физический факультет ННГУ им. Н.И.Лобачевского
Как уже известно, хаос в гамильтоновских системах приводит к
беспорядочному и почти однородному заполнению конечных
областей на сечениях Пуанкаре отображающими точками (см.,
примеры в Лекциях 5 и 8).

Для диссипативных систем, перешедших в хаотический режим,
характерно возникновение в их фазовом пространстве странных
аттракторов.

Слово «аттрактор» (от английского “to attract” – притягивать) означает
центр притяжения – «притягиватель».

Обыкновенные аттракторы – асимптотически устойчивые положения
равновесия на плоскости (фокусы, узлы), устойчивые предельные
циклы.

              В чем странность странных аттракторов?

                                                                   2
Рассмотрим модель, предложенную метеорологом Э.Лоренцем в
1963 г. для описания конвекции воздушных потоков в атмосфере:

                              x   y  x 
                               
                             
                              y  rx  y  xz
                               
                             z  bz  xy
                             
Здесь σ, r и b – некоторые положительные параметры.

Количество положений равновесия зависит от величины параметра r:
 при r < 1 существует одно положение равновесия x1 = y1 = z1 = 0
 при r > 1 появляются еще два положения равновесия с
  координатами:
                x2,3  y 2,3   br  1,   z2,3  r  1.

Выясним теперь их устойчивость.

                                                                    3
Линеаризация вблизи первого положения равновесия (0, 0, 0)
приводит к характеристическим показателям

                                     1      12  4 r  1 .
             1  b,    2,3 
                                                   2

При 0 < r < 1 все три значения λ чисто
действительные и отрицательные.
Положение равновесия – устойчивый
трехмерный узел.

При r > 1 это положение равновесия
теряет устойчивость.


     На рисунке – эволюция для начальных
    условий (10, 15, 30) и (–10, –15, 35) при
                     σ = 10, b = 8/3 и r = 0.5.

                                                                          4
Линеаризуем систему вблизи положения равновесия
                 x2  y 2  br  1, z2  r  1,
                                  ~           ~           ~
введя новые переменные x  x2  x, y  y 2  y , z  z2  z .

В линейном приближении получим
                         x   y  x 
                          
                          ~      ~ ~
                        ~ ~ ~
                         y  x  y  br  1 z
                                              ~
                        z  bz  b r  1x  y 
                          
                          ~      ~            ~ ~
                        
откуда уравнение на характеристические показатели:
               3    b  1 2  b  r    2br  1  0.

Решение уравнения в общем случае затруднительно, но нас
интересует даже не само решение…


                                                                     5
Для определения знаков действительных частей корней уравнения
воспользуемся матрицей Гурвица:
                       b 1           1            0      
                                                            
                     2br  1      b  r       b 1 
                                                  2br  1
                        0               0                   

Ее диагональные миноры:
          1    b  1  0,        2  br b  1      b    3,
                                 3   2  2br  1.

Очевидно, что если Δ2 > 0, то и Δ3 > 0.

Для устойчивости положения равновесия необходимо, чтобы было
Δ2 > 0, откуда получаем
                            b    3
                        r               .
                              b  1
                                                                               6
Общий итог анализа:




                               b    3
Здесь rкр.1  1 ,   rкр.2                  .
                                 b  1
                      8
Параметры Лоренца: b  ,   10, откуда rкр. 2 ≈ 24.74
                      3


            Каково поведение системы при r > rкр. 2?


                                                         7
Пример эволюции системы для
начальных условий в точках

(10, 15, 30) и (–10, –15, 35)

при σ = 10, b = 8/3 и r = 20 < rкр. 2.

С течением времени система
приходит к одному из устойчивых
положений равновесия.




                                         8
Пример эволюции системы для
начальных условий в точках

(10, 15, 30) и (–10, –15, 35)

при σ = 10, b = 8/3 и r = 28 > rкр. 2.

Режим странного аттрактора:

 область положений
равновесия «притягивает»
траектории;

 траектории не стремятся
асимптотически к этим точкам, а
вращаются вокруг них,
перескакивая с одной спирали
на другую.
                                         9
Время, проведенное вблизи того
или другого положения
равновесия является
совершенно случайным.

          ↓

Система демонстрирует
большую чувствительность к
начальным условиям.

          ↓

   «Эффект бабочки»



                                 10
Задания по теме

1. Построить с помощью компьютера аттрактор Лоренца. Задать
   разные значения параметра r и разные начальные условия.
   Исследовать поведение траекторий.
   Каково поведение системы в случае, если rкр. 2 < 1?

2. Прочитать рассказ Р. Брэдбери «И грянул гром»




                                                              11

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Дифференциальное исчисление
Дифференциальное исчислениеДифференциальное исчисление
Дифференциальное исчислениеegor1994
 
Tr fn polon hub test
Tr fn polon hub testTr fn polon hub test
Tr fn polon hub testboogii79
 
практика 8
практика 8практика 8
практика 8student_kai
 
Непрерывность функций
Непрерывность функцийНепрерывность функций
Непрерывность функцийDarina Goncharenko
 
Лекция 16 Вычислительная геометрия
Лекция 16 Вычислительная геометрияЛекция 16 Вычислительная геометрия
Лекция 16 Вычислительная геометрияsimple_people
 

Was ist angesagt? (10)

Дифференциальное исчисление
Дифференциальное исчислениеДифференциальное исчисление
Дифференциальное исчисление
 
5.3.
5.3.5.3.
5.3.
 
111
111111
111
 
Tr fn polon hub test
Tr fn polon hub testTr fn polon hub test
Tr fn polon hub test
 
практика 8
практика 8практика 8
практика 8
 
Непрерывность функций
Непрерывность функцийНепрерывность функций
Непрерывность функций
 
решетки
решеткирешетки
решетки
 
Лекция 16 Вычислительная геометрия
Лекция 16 Вычислительная геометрияЛекция 16 Вычислительная геометрия
Лекция 16 Вычислительная геометрия
 
сплайны
сплайнысплайны
сплайны
 
Lection01
Lection01Lection01
Lection01
 

Andere mochten auch

Andere mochten auch (6)

Oscilatorul duffing
Oscilatorul duffingOscilatorul duffing
Oscilatorul duffing
 
Fraktaly
FraktalyFraktaly
Fraktaly
 
DYNAMICAL SYSTEMSandCHAOS
DYNAMICAL SYSTEMSandCHAOSDYNAMICAL SYSTEMSandCHAOS
DYNAMICAL SYSTEMSandCHAOS
 
М.Г.Гоман (2000) – Динамика нелинейных систем и хаос
М.Г.Гоман (2000) – Динамика нелинейных систем и хаосМ.Г.Гоман (2000) – Динамика нелинейных систем и хаос
М.Г.Гоман (2000) – Динамика нелинейных систем и хаос
 
Oscillator multivibrotor
Oscillator multivibrotorOscillator multivibrotor
Oscillator multivibrotor
 
Oscillators
OscillatorsOscillators
Oscillators
 

Ähnlich wie Lection09

Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессияПрогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессияGleb Zakhodiakin
 
Komplanarn vektor
Komplanarn vektorKomplanarn vektor
Komplanarn vektorgrin1964
 
тема 4 Напряженное и деформированное состояние в точке
тема 4 Напряженное и деформированное состояние в точкетема 4 Напряженное и деформированное состояние в точке
тема 4 Напряженное и деформированное состояние в точкеАркадий Захаров
 
матемтик анализ лекц№ 2
матемтик анализ лекц№ 2матемтик анализ лекц№ 2
матемтик анализ лекц№ 2narangerelodon
 
математик анализ хичээлийн лекц № 2
математик анализ хичээлийн лекц № 2математик анализ хичээлийн лекц № 2
математик анализ хичээлийн лекц № 2narangerelodon
 
ГАУССОВЫ МАРКОВСКИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ
ГАУССОВЫ МАРКОВСКИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИГАУССОВЫ МАРКОВСКИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ
ГАУССОВЫ МАРКОВСКИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИITMO University
 
ВЛИЯНИЕ ИНДИКАТРИСЫ РАССЕЯНИЯ МОРСКОЙ ВОДЫ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ АВИАЦИОННОГО ОКЕ...
ВЛИЯНИЕ ИНДИКАТРИСЫ РАССЕЯНИЯ МОРСКОЙ ВОДЫ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ АВИАЦИОННОГО ОКЕ...ВЛИЯНИЕ ИНДИКАТРИСЫ РАССЕЯНИЯ МОРСКОЙ ВОДЫ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ АВИАЦИОННОГО ОКЕ...
ВЛИЯНИЕ ИНДИКАТРИСЫ РАССЕЯНИЯ МОРСКОЙ ВОДЫ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ АВИАЦИОННОГО ОКЕ...ITMO University
 
Trigonometricheskie uravneniya
Trigonometricheskie uravneniyaTrigonometricheskie uravneniya
Trigonometricheskie uravneniyassusera868ff
 
Конкурс презентаций - Малашенко
Конкурс презентаций - МалашенкоКонкурс презентаций - Малашенко
Конкурс презентаций - Малашенкоgalkina
 
Прогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядов
Прогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядовПрогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядов
Прогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядовGleb Zakhodiakin
 
20110306 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture03
20110306 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture0320110306 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture03
20110306 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture03Computer Science Club
 
4.6. курс лекций афу
4.6. курс лекций афу4.6. курс лекций афу
4.6. курс лекций афуGKarina707
 
Лекция Алексея Устинова, МФТИ, 23.11.2012
Лекция Алексея Устинова, МФТИ, 23.11.2012Лекция Алексея Устинова, МФТИ, 23.11.2012
Лекция Алексея Устинова, МФТИ, 23.11.2012EugeneGlushkov
 
10.2.1. курс лекций афу
10.2.1. курс лекций афу10.2.1. курс лекций афу
10.2.1. курс лекций афуGKarina707
 

Ähnlich wie Lection09 (20)

Кватернионы
КватернионыКватернионы
Кватернионы
 
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессияПрогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
 
diploma.RC
diploma.RCdiploma.RC
diploma.RC
 
Komplanarn vektor
Komplanarn vektorKomplanarn vektor
Komplanarn vektor
 
Нелин модели
Нелин моделиНелин модели
Нелин модели
 
Lection07
Lection07Lection07
Lection07
 
тема 4 Напряженное и деформированное состояние в точке
тема 4 Напряженное и деформированное состояние в точкетема 4 Напряженное и деформированное состояние в точке
тема 4 Напряженное и деформированное состояние в точке
 
матемтик анализ лекц№ 2
матемтик анализ лекц№ 2матемтик анализ лекц№ 2
матемтик анализ лекц№ 2
 
математик анализ хичээлийн лекц № 2
математик анализ хичээлийн лекц № 2математик анализ хичээлийн лекц № 2
математик анализ хичээлийн лекц № 2
 
ГАУССОВЫ МАРКОВСКИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ
ГАУССОВЫ МАРКОВСКИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИГАУССОВЫ МАРКОВСКИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ
ГАУССОВЫ МАРКОВСКИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ
 
ВЛИЯНИЕ ИНДИКАТРИСЫ РАССЕЯНИЯ МОРСКОЙ ВОДЫ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ АВИАЦИОННОГО ОКЕ...
ВЛИЯНИЕ ИНДИКАТРИСЫ РАССЕЯНИЯ МОРСКОЙ ВОДЫ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ АВИАЦИОННОГО ОКЕ...ВЛИЯНИЕ ИНДИКАТРИСЫ РАССЕЯНИЯ МОРСКОЙ ВОДЫ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ АВИАЦИОННОГО ОКЕ...
ВЛИЯНИЕ ИНДИКАТРИСЫ РАССЕЯНИЯ МОРСКОЙ ВОДЫ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ АВИАЦИОННОГО ОКЕ...
 
Trigonometricheskie uravneniya
Trigonometricheskie uravneniyaTrigonometricheskie uravneniya
Trigonometricheskie uravneniya
 
Lection08
Lection08Lection08
Lection08
 
Конкурс презентаций - Малашенко
Конкурс презентаций - МалашенкоКонкурс презентаций - Малашенко
Конкурс презентаций - Малашенко
 
Прогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядов
Прогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядовПрогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядов
Прогнозирование - Лекция 4. Регрессионные модели временных рядов
 
20110306 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture03
20110306 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture0320110306 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture03
20110306 systems of_typed_lambda_calculi_moskvin_lecture03
 
4.6. курс лекций афу
4.6. курс лекций афу4.6. курс лекций афу
4.6. курс лекций афу
 
Лекция Алексея Устинова, МФТИ, 23.11.2012
Лекция Алексея Устинова, МФТИ, 23.11.2012Лекция Алексея Устинова, МФТИ, 23.11.2012
Лекция Алексея Устинова, МФТИ, 23.11.2012
 
10.2.1. курс лекций афу
10.2.1. курс лекций афу10.2.1. курс лекций афу
10.2.1. курс лекций афу
 
Ортогональные матрицы
Ортогональные матрицыОртогональные матрицы
Ортогональные матрицы
 

Mehr von malyshev_ai

Mehr von malyshev_ai (8)

Nonlinear resonance
Nonlinear resonanceNonlinear resonance
Nonlinear resonance
 
Lection05
Lection05Lection05
Lection05
 
2D mapping
2D mapping2D mapping
2D mapping
 
Lection10
Lection10Lection10
Lection10
 
Lection04
Lection04Lection04
Lection04
 
Lection03
Lection03Lection03
Lection03
 
Quantum Chaos 2010
Quantum Chaos 2010Quantum Chaos 2010
Quantum Chaos 2010
 
Invisible Universe 2009
Invisible Universe 2009Invisible Universe 2009
Invisible Universe 2009
 

Lection09

  • 1. Лекция 9 Странные аттракторы. Аттрактор Лоренца Малышев А.И. Физический факультет ННГУ им. Н.И.Лобачевского
  • 2. Как уже известно, хаос в гамильтоновских системах приводит к беспорядочному и почти однородному заполнению конечных областей на сечениях Пуанкаре отображающими точками (см., примеры в Лекциях 5 и 8). Для диссипативных систем, перешедших в хаотический режим, характерно возникновение в их фазовом пространстве странных аттракторов. Слово «аттрактор» (от английского “to attract” – притягивать) означает центр притяжения – «притягиватель». Обыкновенные аттракторы – асимптотически устойчивые положения равновесия на плоскости (фокусы, узлы), устойчивые предельные циклы. В чем странность странных аттракторов? 2
  • 3. Рассмотрим модель, предложенную метеорологом Э.Лоренцем в 1963 г. для описания конвекции воздушных потоков в атмосфере:  x   y  x     y  rx  y  xz  z  bz  xy  Здесь σ, r и b – некоторые положительные параметры. Количество положений равновесия зависит от величины параметра r:  при r < 1 существует одно положение равновесия x1 = y1 = z1 = 0  при r > 1 появляются еще два положения равновесия с координатами: x2,3  y 2,3   br  1, z2,3  r  1. Выясним теперь их устойчивость. 3
  • 4. Линеаризация вблизи первого положения равновесия (0, 0, 0) приводит к характеристическим показателям    1    12  4 r  1 . 1  b, 2,3  2 При 0 < r < 1 все три значения λ чисто действительные и отрицательные. Положение равновесия – устойчивый трехмерный узел. При r > 1 это положение равновесия теряет устойчивость. На рисунке – эволюция для начальных условий (10, 15, 30) и (–10, –15, 35) при σ = 10, b = 8/3 и r = 0.5. 4
  • 5. Линеаризуем систему вблизи положения равновесия x2  y 2  br  1, z2  r  1, ~ ~ ~ введя новые переменные x  x2  x, y  y 2  y , z  z2  z . В линейном приближении получим  x   y  x   ~ ~ ~ ~ ~ ~  y  x  y  br  1 z  ~ z  bz  b r  1x  y   ~ ~ ~ ~  откуда уравнение на характеристические показатели: 3    b  1 2  b  r    2br  1  0. Решение уравнения в общем случае затруднительно, но нас интересует даже не само решение… 5
  • 6. Для определения знаков действительных частей корней уравнения воспользуемся матрицей Гурвица:    b 1 1 0     2br  1 b  r    b 1   2br  1  0 0  Ее диагональные миноры: 1    b  1  0,  2  br b  1      b    3,  3   2  2br  1. Очевидно, что если Δ2 > 0, то и Δ3 > 0. Для устойчивости положения равновесия необходимо, чтобы было Δ2 > 0, откуда получаем  b    3 r .   b  1 6
  • 7. Общий итог анализа:  b    3 Здесь rкр.1  1 , rкр.2  .   b  1 8 Параметры Лоренца: b  ,   10, откуда rкр. 2 ≈ 24.74 3 Каково поведение системы при r > rкр. 2? 7
  • 8. Пример эволюции системы для начальных условий в точках (10, 15, 30) и (–10, –15, 35) при σ = 10, b = 8/3 и r = 20 < rкр. 2. С течением времени система приходит к одному из устойчивых положений равновесия. 8
  • 9. Пример эволюции системы для начальных условий в точках (10, 15, 30) и (–10, –15, 35) при σ = 10, b = 8/3 и r = 28 > rкр. 2. Режим странного аттрактора:  область положений равновесия «притягивает» траектории;  траектории не стремятся асимптотически к этим точкам, а вращаются вокруг них, перескакивая с одной спирали на другую. 9
  • 10. Время, проведенное вблизи того или другого положения равновесия является совершенно случайным. ↓ Система демонстрирует большую чувствительность к начальным условиям. ↓ «Эффект бабочки» 10
  • 11. Задания по теме 1. Построить с помощью компьютера аттрактор Лоренца. Задать разные значения параметра r и разные начальные условия. Исследовать поведение траекторий. Каково поведение системы в случае, если rкр. 2 < 1? 2. Прочитать рассказ Р. Брэдбери «И грянул гром» 11