分岔理论
非线性动力学中的分岔理论及应用
非线性动力学中的分岔理论及应用第一章前言非线性动力学是自然科学中一个重要的研究领域,其研究对象为非线性系统中存在的复杂现象及规律。
而分岔理论则是非线性动力学研究的重要分支,其研究的是非线性系统的稳定性及分岔现象。
分岔理论的研究及应用在自然科学及工程技术等领域都有广泛的应用,本文将重点介绍分岔理论的基本概念及其应用。
第二章分岔理论的基本概念1.稳定性稳定性是指系统从任何初始状态出发,其演化都会收敛至同一状态的性质。
当系统的某一初始状态发生微小变化时,系统最终演化的结果是否会发生变化,取决于系统的稳定性。
2.分岔点与分支分岔点是指系统参数变化时,系统稳定性产生转折的点。
在分岔点附近,系统的稳定性出现了剧烈变化,具体表现为单个平衡点变成多个平衡点或者周期解。
而这些由于参数变化引起的平衡点或周期解就称为分支。
3.双曲型分岔双曲型分岔是指当系统某一参数在达到阈值时,系统发生的非连续性质变化。
此时由单个平衡点变为两个平衡点,系统逐渐从一个平衡点吸引到另一个平衡点,这种分岔稳定性的变化称为双曲型分岔。
4.超分岔当系统参数发生变化时,如果发现有多个分支同时产生,其中一个分支继续从初始状态收敛至实际状态而其他分支则逐渐消失或变得不稳定,这种分岔称为超分岔。
第三章分岔理论在科学研究中的应用1.混沌现象及相关研究分岔理论在混沌现象及其相关研究中有很广泛的应用。
混沌系统因为其极其灵敏的初始条件,而表现出非常复杂、多样的行为。
分岔理论的模型可以帮助科学家更好地理解混沌现象的动力学特性。
2.电力系统的稳定性研究电力系统是典型的非线性系统,其稳定性对于发电、输电、配电等方面的问题都极为重要。
分岔理论可以帮助研究人员探索电力系统稳定性变化的原因,并提出相应的解决方案。
3.材料科学及工程中的应用分岔理论在材料科学及工程中也有广泛的应用。
例如合金的晶格相变、金属塑性变形等等。
分岔理论可以帮助科学家解决在材料科学及工程中的稳定性问题,提高材料的力学性能、抗拉强度等重要参数。
非线性动力学中的分岔现象研究
非线性动力学中的分岔现象研究随着科学技术的不断发展,自然界和社会现象更加复杂多变,人们对这些问题的认识也日益深入。
分岔现象作为非线性动力学中的重要研究领域,吸引着众多学者和研究者的关注。
一、什么是分岔现象?分岔现象是指在非线性系统中,当参数或初始状态发生微小变化时,系统的行为会发生质的变化。
常见的分岔现象包括恰克诺夫分岔、亚谷分岔、亚哈分岔等。
分岔现象的研究不仅在理论上具有重要意义,而且在实践应用中也有广泛的应用。
二、恰克诺夫分岔恰克诺夫分岔是指在不连续的动态系统中,当参数值小范围地改变时,系统从周期运动向非周期运动转变的现象。
这种现象最早由俄罗斯数学家恰克诺夫在20世纪初提出,并被广泛应用于物理学、化学、天文学、生物学、经济学等领域的研究中。
三、亚谷分岔亚谷分岔是指在某些连续动态系统中,在参数值超过某一临界值时,系统从一个稳定的定态运动状态向另一个稳定状态转换的现象。
这种现象在生物学、医学、环境科学等领域的研究中具有重要意义。
四、亚哈分岔亚哈分岔是一种特殊的分岔现象,指的是在系统接受周期性外部激励时,当激励的频率和系统本身的特征频率发生某种比例关系时,系统状态将发生质的变化。
这种现象在通信领域中得到广泛的应用。
五、分岔现象的应用分岔理论的研究和应用在现代科学中具有重要的意义。
在物理学、化学和材料科学中,分岔理论被用于研究物质的相变和相转移过程。
在生物学和医学中,分岔理论可以用于研究生物系统的稳态和稳定性。
在经济学和金融学中,分岔理论可以用于预测市场和股票价格的变化。
此外,在控制工程、模式识别和计算机科学中,分岔理论也有着广泛的应用。
六、结论分岔现象作为非线性动力学研究领域的一个重要方向,在现代科学中具有广泛的应用和重要的意义。
未来,我们可以预见,随着科学技术的不断发展,分岔现象的研究将会得到更加深入和广泛的发展。
离散动态系统的分岔理论及其应用
离散动态系统的分岔理论及其应用离散动态系统的分岔理论是一种研究系统在参数改变时变化行为的数学工具。
它在许多科学领域中有广泛的应用,如物理学、化学、生物学和经济学等。
本文将介绍离散动态系统的基本概念、分岔理论的原理以及其在实际应用中的重要性。
一、离散动态系统的基本概念离散动态系统是指在离散时间步长下演化的系统。
它由状态空间、演化规则和初始条件组成。
状态空间描述了系统可能的状态集合,演化规则定义了系统在每个时间步长下的状态转移规则,而初始条件则确定了系统的初始状态。
离散动态系统可以用迭代函数来表示,即通过迭代函数将当前状态映射为下一个时间步长的状态。
二、分岔理论的原理分岔理论研究的是系统在参数改变时的稳定性和变化模式。
在离散动态系统中,当参数超过某个临界值时,系统的行为将发生突变,从而导致系统的稳定性发生改变。
这种突变现象被称为分岔。
分岔可以分为连续分岔和间歇分岔两种类型。
连续分岔是指系统的状态随参数的连续变化而发生的突变。
常见的连续分岔包括切比雪夫分岔和费根鲍姆分岔等。
切比雪夫分岔是指系统的周期解在参数变化过程中从一个稳定状态变为两个稳定状态,而费根鲍姆分岔则是指系统的周期解从一个稳定状态变为无限个稳定状态。
间歇分岔是指系统的状态在参数改变过程中发生的突变不是连续的,而是离散的。
常见的间歇分岔包括周期倍增分岔和混沌分岔等。
周期倍增分岔是指系统的周期解在参数变化过程中出现周期倍增的现象,而混沌分岔则是指系统的周期解在参数改变时从周期状态变为混沌状态。
三、离散动态系统分岔理论的应用离散动态系统的分岔理论在许多领域中都有重要的应用价值。
1. 物理学中的应用离散动态系统的分岔理论在物理学中有广泛的应用。
例如,在混沌理论中,分岔现象是混沌行为的重要标志之一。
通过分岔理论,我们可以研究物理系统的混沌行为,并预测系统的稳定性和演化模式。
2. 化学中的应用化学反应中的分岔现象也是离散动态系统分岔理论的研究对象之一。
分岔理论(Ⅱ)
chaos
chaos
chaos
图8-24 彭加勒截面
chaos
写出即为
q n +1 = ϕ (q n )
(8-109)
上式称之为彭加勒映射。如果轨迹是周期 的,即(8-109)映射必有一不动点P,有
P = ϕ (P )
(8-110)
见图8-24。这样彭加勒大胆提出思想如图825所示。 其核心是代数与几何拓扑的等价性。
chaos
其中,f 是的 x n 非线性函数,它依赖于 参数 μ 。只要适当选择 μ 的取值范围。一定 可以使 x n 和 x n +1 均处于线段 1 之内。
chaos
进一步,我们根据(8-88)式还可以直接研 & & 究 r 和 r 之间的相互关系。当 r > 1 时 r < 0 轨 线向内卷缩;而当极限环内的轨线 (r < 1) ,则 & 有 r > 0,轨道向外扩展。它们都是从两侧渐进 于极限环。十分显然,这种极限环是稳定的, 也即是稳定的周期解。 确定积分常数的条件是 于是有
chaos
【例-7】 Rayleigh方程
1 && + α ( x 3 − x) + x = 0 & & x 3
chaos
(8-105)
我们假定Rayleigh方程仍然存在周期为2π 的 解。 x = a cos t (8-106) 则再计算2π 内总能量E的变化是 2π &x & g (a ) = E (2π ) − E (0) = ∫ ( x&& − xx )dt
t = 0, v = r0
chaos
chaos
复杂系统的非线性动力学分析
复杂系统的非线性动力学分析复杂系统是指由许多相互作用的要素构成的系统,在很多领域都有广泛的应用,例如生物、天气、社会和经济等。
复杂系统具有许多特点,其中一个重要的特点就是非线性。
在非线性系统中,当系统受到外部扰动或内部变化时,系统的响应是不可预测的,因此非线性动力学的研究受到越来越多的关注。
非线性动力学研究的重点是在非线性系统中探索混沌、周期和奇异吸引子等动力学现象。
为了更好地理解这些现象,我们需要掌握一些基本的概念和数学工具。
1. 相空间和相轨道相空间是指由系统的所有可能状态组成的空间,在非线性系统中,相空间通常是高维的。
在相空间中,一个状态可以用一个点来表示。
当系统的初始状态确定后,系统将按照一定的动力学规律在相空间中运动,这条轨道就是相轨道。
2. 相平面和自由度相平面是相空间的一个子空间,它只包含与某个变量有关的状态。
在非线性系统中,自由度指的是系统中独立的有意义的变量的个数。
3. 动力学方程动力学方程是描述系统运动规律的数学公式。
在非线性系统中,由于存在相互作用和非线性效应,动力学方程通常是高阶的、非线性的微分方程组。
4. 混沌吸引子混沌吸引子是非线性系统中的一种特殊的吸引子,指的是在相空间中具有分维的奇异吸引子。
混沌吸引子的出现是混沌现象的重要特征,它是一种长期的、不可预测的振荡行为。
5. 可控性和可观测性可控性和可观测性是非线性动力学研究中的重要概念。
可控性指的是系统是否能被外部控制,可观测性指的是系统是否能被观测。
这两个概念对于控制和预测非线性系统的行为至关重要。
6. 分岔理论分岔理论是非线性动力学的重要分支之一,它研究的是系统在参数变化时的运动规律。
在分岔理论中,分岔点是一个重要的概念,指的是当系统的参数变化到一定程度时,系统的运动规律发生突然变化。
总之,非线性动力学是一门重要而复杂的学科,它涉及到数学、物理、化学、生物和工程等多个领域。
随着科技的不断发展,非线性动力学的研究将在许多领域发挥重要的作用。
数学中的混沌动力系统与分岔理论
在数学领域中,混沌动力系统与分岔理论是两个重要而引人注目的主题。
混沌动力系统是指那些对初始条件极其敏感,呈现出难以预测和复杂演化的系统。
分岔理论则是研究系统从一个稳定状态突变为多个稳定状态的过程。
这两个理论在许多领域都有广泛的应用,从自然科学到社会科学,深深地影响了人们对系统运行和演变的理解。
混沌动力系统最早是由美国气象学家、数学家爱德华·洛伦兹在1960年代中期提出的。
他的研究工作主要集中在研究大气运动模型。
在这个系统中,初始条件的微小变化会引起模型的输出结果相差甚远。
这引发了洛伦兹的兴趣,他将这种现象命名为“蝴蝶效应”来形容起初微弱的变化可能会引发大规模的效应。
洛伦兹在混沌动力系统的研究中发现了奇异吸引子的存在,这是一种引导系统演化过程的特殊性质。
奇异吸引子在混沌动力系统理论中起着重要的作用,它不仅提供了对系统行为的定量描述,同时也揭示了系统中的复杂结构。
分岔理论则着重研究系统的稳定性突变过程。
分岔是指当系统参数发生细微变化时,系统从一种稳定状态突变为另一种稳定状态的现象。
最著名的分岔是“费根鲍姆分岔”,早在19世纪末由法国数学家亨利·费根鲍姆提出。
他发现简单的非线性方程可能引起系统从一个稳定状态到周期运动,然后到混沌。
这种突变行为使得分岔理论成为许多自然现象的重要解释机制,例如生物进化、气候变化等。
混沌动力系统和分岔理论在现代科学中有广泛的应用。
在天气预报中,混沌动力系统理论帮助科学家们理解气象系统的复杂行为,进而提高了预测的准确性。
在物理学中,混沌动力系统的研究揭示了粒子运动的随机性和确定性之间的微妙平衡。
在生物学中,分岔理论帮助研究者理解进化过程中物种数量的突变和物种多样性的起源。
在社会科学中,混沌动力系统的影响范围更加广泛,从经济学到心理学,都有许多应用案例。
总之,数学中的混沌动力系统与分岔理论是对系统运行和演化进行研究的重要工具。
混沌动力系统的研究揭示了系统的复杂性和不确定性,而分岔理论则研究了系统从一个稳定状态到多个状态的突变过程。
分叉理论和方法
分叉理论和方法对于含参数的系统,当参数变化并经过某些临界值时,系统的定性性态(如平衡态和或周期运动的数目和稳定性等)会发生突然变化,这种变化称为分叉。
分叉是重要非线性现象,与其它非线性现象(如混沌、突变、分形、拟序结构等)紧密相关。
主要研究:(a)相空间中轨线的集合;(b)控制参数空间中分叉集的性态。
分叉包括两类:(a)静态分叉:讨论平衡态数目和稳定性的变化,常见有:极限点分叉(鞍结分叉)、叉形分叉、跨临界分叉、滞后分叉、孤立点分叉等;(b)动态分叉:讨论系统在相空间中轨线拓扑结构的变化,常见有:Hopf分叉、次谐和超谐分叉、概(准)周期分叉(不变环面分叉)、同异宿轨线分叉等。
分叉问题起源于力学失稳现象的研究。
18世纪中叶,D.Bernoulli和L.Euler等人研究了杆件在纵向压力下的屈曲问题。
1834年C.G.J.Jacobi在研究自引力介质的椭球形旋转液体星的平衡图形时,首次引进“分叉”术语。
1885年,Poincare提出旋转液体星平衡图形演化过程的分叉理论。
1883年,O.Reynods发现在临界雷诺数时层流转变为湍流的现象,从此开创了流动稳定性的研究。
本世纪20年代,van der Pol 和安德罗诺夫等在非线性振动研究中即已发现大量分叉现象。
本世纪70年代形成分叉的数学理论和方法。
分叉揭示系统不同运动状态之间的联系和转化,且与失稳和混沌密切相关,是非线性动力学重要组成部分。
主要应用于:非线性振动、结构力学、流体力学、非线性波、飞行器动力学、机器人动力学、化学动力学、控制、非线性电学、非线性光学、生态学、经济学、交通动力学、转子动力学等等。
主要研究方法有:(1) 奇异性方法奇异性研究可微映射的退化性和分类,首先将分叉问题化为较简单的GS范式进行识别和分类,再通过“普适开折”得到一般扰动下可能出现的所有分叉性态,随后讨论分叉图的保持性和转迁集等。
可以处理:静态分叉、Hopf分叉和退化Hopf分叉。
霍普夫分岔的条件
霍普夫分岔的条件全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:霍普夫分岔(Hopf Bifurcation)是一种在动力系统理论中非常重要的现象,它描述了当系统参数发生改变时,系统可能从稳定状态变为周期解的过程。
霍普夫分岔现象在物理、生物、经济等领域都有广泛的应用,对于理解复杂系统的行为具有重要意义。
霍普夫分岔的条件是一个系统必须具备的特定条件,只有满足这些条件系统才会出现霍普夫分岔。
在数学上,霍普夫分岔的条件主要有两种情况:一是系统的特征值以纯虚数的形式相遇,并且发生分岔。
这种情况通常在二维系统或三维系统中出现,系统的特征值在实空间中不相交,在虚空间中相遇并且交错。
当特征值相交的时候,系统出现分岔,从一个稳定状态变为周期解。
霍普夫分岔的条件是非常严格的,系统必须满足特定的数学条件才会出现这种现象。
霍普夫分岔的研究对于理解复杂系统的行为具有深远的意义,可以帮助人们预测系统的行为和变化趋势。
在实际应用中,通过对系统参数进行调节,可以引发霍普夫分岔,从而实现系统状态的转变和控制。
第二篇示例:霍普夫分岔是一种在动力系统中经常出现的现象,即系统的行为在某些参数值发生微小改变时,可能会出现质的转变。
这种现象在分岔理论中扮演了重要角色,可以帮助我们理解复杂系统的行为。
在这篇文章中,我们将讨论霍普夫分岔的条件以及其在自然界和工程领域中的应用。
霍普夫分岔的条件可以通过动态系统的微分方程来描述。
考虑一个一维非线性动态系统,其状态变量为x,系统的演化由下面的微分方程描述:dx/dt = f(x,μ)其中f是系统的动力学方程,μ是系统的参数。
在某些参数值μ0附近,系统可能会产生霍普夫分岔。
分岔点通常是一个不稳定的定点,当系统的参数值超过这一点时,系统的行为将发生质的变化。
霍普夫分岔的条件可以用下面的公式来描述:f'(x*) = 0, f''(x*) ≠ 0其中x*是分岔点,f'(x*)和f''(x*)分别是系统在x*处的一阶和二阶导数。
3.1-分岔
4.霍夫型分岔
分岔分析
1/(2t C) 0
/(1 Ce2t ) 0
参数μ从负变到正,从焦点
产生出极限环,这种分岔称
霍夫分岔。分岔点位于μ=0。
4.霍夫型分岔
极限环
Hopf 分岔有超临界和亚临界的区别
二 平方映射与倍周期分岔
1. 平方映射 2. 平方映射的不动点及其稳定性 3. 平方映射的周期解
第 n 代数量: Nn 第 n+1 代数量: Nn1
A 如不考虑生存环境对种群生存的影响,第 n 代与第 n+1代有
如下关系:
Nn1 RN n
当 R >1,种群数量将线性地无限制增长。
1.平方映射
平方映射导出—生态平衡方程
B 种群受环境制约,数量有最大限额 N0 ,种群繁殖空间 N 0 N n ,第 n 代与第 n+1代关系
数学模型
dx
dt dy
y x[ (x 2 x y[ (x 2
y 2 )] y 2 )]
dt
引入极坐标
x2 y2
x cos
y
sin
求导
d
dt
(
2
)
d 1
dt
代入原方程
令正弦余弦系数 相等
dx
dt dy
d
dt
d
cos cos
sin cos
dt dt
Nn1 KNn (N0 Nn )
N n1
N n (1
Nn N0
)
K N0
xn1 xn (1 xn )
xn Nn / N0
1.平方映射
平方映射计算
方程展开 xn1 xn (1 xn ) xn xn2
非线性动力学导论讲义(分岔理论)
非线性动力学导论之四:分岔基本理论简介北京理工大学宇航学院力学系岳宝增第三章非线性动力学系统分岔基本理论一.一般系统平衡解的稳定性(1)二.平衡解的稳定流形与不稳定流形于平面摆的例子可以用来很清楚地解释全局稳定(不稳定)流形的概念;平面摆作为二阶动力学系统和谐振子极为相似。
其动力学方程为:l其中M代表质量,表示摆长,g为重力加速度,c为阻尼系数。
对时间进行尺度变换d可以得到系统的简化方程:d因为是从铅锤位置开始的角度位移,因此该变量具有周期2π;由此可知该系统的相空间为圆柱面。
我们也可以假设,从而从相图上可以观测到系统关于X的周期特性。
为了分析系统的动力学特性,首先确定系统的平衡点并研究其稳定性。
可求出系统的平衡点为:及求出系统的雅可比矩阵为:对应于平衡点有:其特征值为:如果d=0则得到特征值±i;对于较小的d值系统有共轭复根。
对应于平衡点(2kπ+π,0)系统的雅可比矩阵为:其特征值一对符号相反的实数:根据以上讨论可知:平衡点(2kπ+π,0)为鞍点,当d=0时,其对应的特征向量为:及对于较小的的d>0,平衡点(2kπ,0)为吸引子-螺旋旋线);d=0时该类平衡点所对应的是非双曲点。
由于此时系统不受摩擦(阻尼)影响,单摆将做周期运动。
因此,在平衡点附近,系统的动力学特性为:无阻尼d=0 阻尼d>0d=0时,所对应的一类周期运动是单摆做上下摆动;另一类周期运动是单摆由稳定及不稳定流形通过倒立位置位置的运动。
如果单摆几乎刚好处于倒立位置时(不稳定),它将倒回并再次回摆到几乎刚好倒立的位置。
这意味着稳定流形与不稳定流形将有如下图所示的联接:单摆沿逆时针方向穿越倒立位置。
单摆没有穿越倒立位置。
单摆沿顺时针方向穿越倒立位置。
在有阻尼的情形下,实际上所有的初始条件所确定的运动将趋于下垂平衡位置。
例外情形是稳定流形所对应的运动,由趋于倒立位置的所有点组成。
所有初始条件将终止于平衡点三.分岔的基本概念对于一个非线性方程,由于其中参量取值不同,解的形式可能完全不同,即参量取值在某一临界值两侧,解的性质发生本质变化(例如平衡状态或周期运动的数目和稳定性等发生突然变化)。
微分方程中的分岔理论分析
微分方程中的分岔理论分析随着数学的不断发展,微分方程作为一门重要的数学分支,广泛应用于各个领域。
微分方程的研究不仅是解决实际问题的关键,也是深入理解数学本质和规律的一种途径。
其中,分岔理论作为微分方程研究的一个重要方向,对于描述系统的稳定性和动力学行为具有重要的意义。
本文将探讨微分方程中的分岔理论分析,并对其应用进行介绍。
一、分岔理论简介分岔理论是非线性动力系统研究的重要分支,主要用于分析和描述系统状态随参数变化而发生的稳定性突变。
它基于微分方程中的参数化表示形式,通过研究参数的取值对系统行为的影响来揭示系统内部的动力学特征。
分岔理论的发展主要依赖于数值计算和图形分析的方法,能够揭示系统极限集的结构和稳定性。
二、分岔类型及其特点在微分方程中,常见的分岔类型包括:平稳分岔、分叉分岔、棒状分岔和超分岔等。
这些不同类型的分岔都具有特定的数学形式和分岔曲线,通过研究其参数范围和稳定性可以了解系统行为的变化规律。
1. 平稳分岔平稳分岔是参数变化引起系统状态从一种稳定态转变为另一种稳定态的分岔现象。
在平稳分岔中,系统状态经过一个临界点后出现稳定解和不稳定解,并且稳定解的数量随着参数的改变而突变。
2. 分叉分岔分叉分岔是参数变化引起系统状态从一种稳定态转变为多种稳定态的分岔现象。
在分叉分岔中,系统状态会经历从一个稳定解向多个分支的转变,每个分支都对应着一种稳定态。
分岔现象的发生使得系统可能存在多个平衡点,这对于理解系统的多态性和多重解的存在性具有重要意义。
3. 棒状分岔棒状分岔是参数变化引起系统状态从一种稳定态转变为一种非稳定态的分岔现象。
在棒状分岔中,系统状态会经过一个临界点后出现一段时间的不稳定区域,而后转变为其他稳定解。
4. 超分岔超分岔是参数变化引起系统状态连续性破裂的分岔现象。
在超分岔中,系统状态会出现从一种稳定态突变到完全失稳的现象,其特点是系统状态对参数的变化非常敏感,小幅度的参数变化就可以导致系统行为的剧烈变化。
分叉理论和方法
分叉理论和方法对于含参数的系统,当参数变化并经过某些临界值时,系统的定性性态(如平衡态和或周期运动的数目和稳定性等)会发生突然变化,这种变化称为分叉。
分叉是重要非线性现象,与其它非线性现象(如混沌、突变、分形、拟序结构等)紧密相关。
主要研究:(a)相空间中轨线的集合;(b)控制参数空间中分叉集的性态。
分叉包括两类:(a)静态分叉:讨论平衡态数目和稳定性的变化,常见有:极限点分叉(鞍结分叉)、叉形分叉、跨临界分叉、滞后分叉、孤立点分叉等;(b)动态分叉:讨论系统在相空间中轨线拓扑结构的变化,常见有:Hopf分叉、次谐和超谐分叉、概(准)周期分叉(不变环面分叉)、同异宿轨线分叉等。
分叉问题起源于力学失稳现象的研究。
18世纪中叶,D.Bernoulli和L.Euler等人研究了杆件在纵向压力下的屈曲问题。
1834年C.G.J.Jacobi在研究自引力介质的椭球形旋转液体星的平衡图形时,首次引进“分叉”术语。
1885年,Poincare提出旋转液体星平衡图形演化过程的分叉理论。
1883年,O.Reynods发现在临界雷诺数时层流转变为湍流的现象,从此开创了流动稳定性的研究。
本世纪20年代,van der Pol 和安德罗诺夫等在非线性振动研究中即已发现大量分叉现象。
本世纪70年代形成分叉的数学理论和方法。
分叉揭示系统不同运动状态之间的联系和转化,且与失稳和混沌密切相关,是非线性动力学重要组成部分。
主要应用于:非线性振动、结构力学、流体力学、非线性波、飞行器动力学、机器人动力学、化学动力学、控制、非线性电学、非线性光学、生态学、经济学、交通动力学、转子动力学等等。
主要研究方法有:(1) 奇异性方法奇异性研究可微映射的退化性和分类,首先将分叉问题化为较简单的GS范式进行识别和分类,再通过“普适开折”得到一般扰动下可能出现的所有分叉性态,随后讨论分叉图的保持性和转迁集等。
可以处理:静态分叉、Hopf分叉和退化Hopf分叉。
非线性动力学导论讲义(分岔理论)
非线性动力学导论之四:分岔基本理论简介北京理工大学宇航学院力学系岳宝增第三章非线性动力学系统分岔基本理论一.一般系统平衡解的稳定性(1)二.平衡解的稳定流形与不稳定流形于平面摆的例子可以用来很清楚地解释全局稳定(不稳定)流形的概念;平面摆作为二阶动力学系统和谐振子极为相似。
其动力学方程为:l其中M代表质量,表示摆长,g为重力加速度,c为阻尼系数。
对时间进行尺度变换d可以得到系统的简化方程:d因为是从铅锤位置开始的角度位移,因此该变量具有周期2π;由此可知该系统的相空间为圆柱面。
我们也可以假设,从而从相图上可以观测到系统关于X的周期特性。
为了分析系统的动力学特性,首先确定系统的平衡点并研究其稳定性。
可求出系统的平衡点为:及求出系统的雅可比矩阵为:对应于平衡点有:其特征值为:如果d=0则得到特征值±i;对于较小的d值系统有共轭复根。
对应于平衡点(2kπ+π,0)系统的雅可比矩阵为:其特征值一对符号相反的实数:根据以上讨论可知:平衡点(2kπ+π,0)为鞍点,当d=0时,其对应的特征向量为:及对于较小的的d>0,平衡点(2kπ,0)为吸引子-螺旋旋线);d=0时该类平衡点所对应的是非双曲点。
由于此时系统不受摩擦(阻尼)影响,单摆将做周期运动。
因此,在平衡点附近,系统的动力学特性为:无阻尼d=0 阻尼d>0d=0时,所对应的一类周期运动是单摆做上下摆动;另一类周期运动是单摆由稳定及不稳定流形通过倒立位置位置的运动。
如果单摆几乎刚好处于倒立位置时(不稳定),它将倒回并再次回摆到几乎刚好倒立的位置。
这意味着稳定流形与不稳定流形将有如下图所示的联接:单摆沿逆时针方向穿越倒立位置。
单摆没有穿越倒立位置。
单摆沿顺时针方向穿越倒立位置。
在有阻尼的情形下,实际上所有的初始条件所确定的运动将趋于下垂平衡位置。
例外情形是稳定流形所对应的运动,由趋于倒立位置的所有点组成。
所有初始条件将终止于平衡点三.分岔的基本概念对于一个非线性方程,由于其中参量取值不同,解的形式可能完全不同,即参量取值在某一临界值两侧,解的性质发生本质变化(例如平衡状态或周期运动的数目和稳定性等发生突然变化)。
非线性动力学导论讲义(分岔理论)
非线性动力学导论之四:分岔基本理论简介北京理工大学宇航学院力学系岳宝增第三章非线性动力学系统分岔基本理论一.一般系统平衡解的稳定性(1)二.平衡解的稳定流形与不稳定流形于平面摆的例子可以用来很清楚地解释全局稳定(不稳定)流形的概念;平面摆作为二阶动力学系统和谐振子极为相似。
其动力学方程为:l其中M代表质量,表示摆长,g为重力加速度,c为阻尼系数。
对时间进行尺度变换定义(或直接假设)及d可以得到系统的简化方程:d因为是从铅锤位置开始的角度位移,因此该变量具有周期2π;由此可知该系统的相空间为圆柱面。
我们也可以假设,从而从相图上可以观测到系统关于X的周期特性。
为了分析系统的动力学特性,首先确定系统的平衡点并研究其稳定性。
可求出系统的平衡点为:及求出系统的雅可比矩阵为:对应于平衡点有:其特征值为:如果d=0则得到特征值±i;对于较小的d值系统有共轭复根。
对应于平衡点(2kπ+π,0)系统的雅可比矩阵为:其特征值一对符号相反的实数:根据以上讨论可知:平衡点(2kπ+π,0)为鞍点,当d=0时,其对应的特征向量为:及对于较小的的d>0,平衡点(2kπ,0)为吸引子-螺旋旋线);d=0时该类平衡点所对应的是非双曲点。
由于此时系统不受摩擦(阻尼)影响,单摆将做周期运动。
因此,在平衡点附近,系统的动力学特性为:无阻尼d=0 阻尼d>0d=0时,所对应的一类周期运动是单摆做上下摆动;另一类周期运动是单摆由稳定及不稳定流形通过倒立位置位置的运动。
如果单摆几乎刚好处于倒立位置时(不稳定),它将倒回并再次回摆到几乎刚好倒立的位置。
这意味着稳定流形与不稳定流形将有如下图所示的联接:单摆沿逆时针方向穿越倒立位置。
单摆没有穿越倒立位置。
单摆沿顺时针方向穿越倒立位置。
在有阻尼的情形下,实际上所有的初始条件所确定的运动将趋于下垂平衡位置。
例外情形是稳定流形所对应的运动,由趋于倒立位置的所有点组成。
所有初始条件将终止于平衡点三.分岔的基本概念对于一个非线性方程,由于其中参量取值不同,解的形式可能完全不同,即参量取值在某一临界值两侧,解的性质发生本质变化(例如平衡状态或周期运动的数目和稳定性等发生突然变化)。
分岔理论
chaos
chaos
μ <0 μ >0
(8-26) (8-27)
而对应本征值则为
λ = μ + 3x
2
如图8-14所示
chaos
chaos
图8-14 叉型分岔——亚临界情况
对于图8-12,令 μ < μ c 时,平衡态的一个 分支( x = 0) 是稳定的;然而当 μ = μ c 时,这一 支就变得不稳定了;一旦当 μ > μ c有新的平衡 分支解 ( x = ± μ ) 又变成稳定的了,这种情况 被称为超临界分岔。
chaos
chaos
Euler直杆弯曲满足下列非线性微分方程及边值 ⎧•• ⎪θ + μ sin θ = 0 ⎨• (8-1) • ⎪θ (0 ) = θ (1) = 0 ⎩ 方程(8-1)所表示的是一个本征值问题。当θ << 1 时,其对应的线性方程是
chaos
⎧•• ⎪θ + μθ = 0 ⎨• • ⎪θ (0 ) = θ (1) = 0 ⎩
∂f <0 ∂x
(8-13)
chaos
时平衡态稳定,而在
∂f >0 ∂x 时平衡态是不稳定的。
(8-14)
故对于
chaos
∂f =0 ∂x
(8-15)
正为由稳定变为不稳定的临界点。这个点 我们即称之为实分岔点。再考虑到在分岔点处 状态变量和参数的关系不唯一,进一步在实分 岔点还有 ∂f (8-16) =0
chaos
chaos
是不稳定点
chaos
图8-11 x ~ α (t ) 注意到在图中只有稳定解才是按顺序相连 的,如实线所示。而图上的虚线反映解在分支 点的邻域,状态可以发生突变。
分叉定理——精选推荐
分岔定理考虑单参数系统()(),,n x F x x U J μμ=∈×⊂× R R (1.1)当μ=0时有平衡点()00x = (即()0,00F =) , 且()0,0x L D F =有一对单重纯虚特征值()0i ωω±>,其余的特征值的实部皆不为零。
因为L 是可逆的, 故由隐函数定理得知, 当μ在0附近时, 系统(1.1)有唯一的平衡点()x μ使得()00x = 。
由此可见当μ=0时也原点的邻域内不会出现静态分叉。
然而如果当μ经过0时,平衡点()x μ的稳定流形和不稳定流形的维数发生变化,但在平衡点()x μ附近的流的拓扑结构出会出现不属于静态分叉的变化。
我们注到,在上述条件下,当μ=0时(1.1)的平衡点()00x =有二维中心流行,因比可以利用中心流形理论把(1.1)的分岔问题化为二维系统的分叉问题去讨论。
下面讨论含参取μ的二维系统()()()122,,,,,,x f x y x y yf x y μμμ=⎧⎪∈∈⎨=⎪⎩ R R (1.2)设()()120,0,0,0,0f f μμ=≡。
记(1.2)在()(),0,0x y =处的导算于为()L μ,其恃证值为()()i αμωμ±,()()000,00αωω==>. 利用适当的坐标线性变换,可将(1.2)写成()()()()()()()122122,,,,,,x x y f x y f f O x y y x y f x y αμωμμωμαμμ⎧=−+⎪=+⎨=++⎪⎩(1.3) 为了进行分岔研究,我们计算含参数系统(1.3)的PB 范式.由于(1.3)的导算子有复共轭特征值,因此采用复坐标去计算就比较方便.记z x iy =+,()()()i λμαμωμ=+由(1.3)得到()()()2,zz g z z z g O zλμμ=+∈= C (1.4)及其复共轭方程。
我们只需计算方程(1.4)的PB 范式.由于是(1.4)的2阶PE 范式中不含二次项.我们必须进一步计算高阶PB 范式,才能了解非线性项对系统的定性性态的影响. 故(1.4)的3 阶PB 范式为()()()42ww c w w O w λμμ=++ (1.5)其中c(μ)与(1.4)中的非线性项g 有关.若g 的3阶泰勒展开式为()()()4231,!!k j kj k j g z z g z z O z k j μμ≤+≤=+∑(1.6)()()()()()()()2011222110221122111222c g g g g g μλμλμλμλμλμλμ⎡⎤=+⎣⎦+++⎡⎤−⎣⎦(1.7)方程(1.4)的4阶PB 范式为()()()52ww c w w O w λμμ=++ (1.8)记()()()12,c a ib w x ix μμμ=+=+,便可由上式得到方程(1.3)的4 阶PB 范式。
数学中的拓扑动力系统研究
数学中的拓扑动力系统研究数学中的拓扑动力系统研究是一门研究动力学系统中拓扑结构的学科。
拓扑动力系统的研究领域非常广泛,涉及到了多个数学分支,如拓扑学、动力系统理论、微分方程等。
本文将从拓扑动力系统的定义、研究方法以及实际应用等多个方面对该领域进行探讨。
一、拓扑动力系统的定义拓扑动力系统是指在拓扑空间上定义的时间演化系统。
它由两部分组成,一部分是拓扑空间,另一部分是演化规律。
具体地说,拓扑空间可以是欧几里得空间、流形或者更一般的拓扑空间,演化规律则可以用函数、映射或者微分方程等方式来描述。
拓扑动力系统研究的重点是系统的稳定性、周期性以及混沌性质等。
二、拓扑动力系统的研究方法1. 相空间方法:相空间是拓扑动力系统研究中一个重要的概念。
相空间可以看作是系统可能状态的集合,其中每一个点对应着系统的一个状态。
通过研究相空间中的轨迹,可以揭示系统的运动规律。
相空间方法在研究拓扑动力系统的轨道、吸引子等性质时具有重要作用。
2. 不动点理论:不动点是指在动力系统中不受演化规律影响的点。
不动点理论通常用来研究系统的稳定性。
通过分析不动点的性质,可以得到系统在不同参数下的稳定解。
不动点理论在拓扑动力系统的平衡态分析中起到了关键作用。
3. 分岔理论:分岔是指在动力系统中参数变化时出现解的突变现象。
分岔理论的研究可以帮助我们理解系统在不同参数下的行为,在系统发生分岔时,解的性质发生了显著变化,从而使我们可以探索系统的多样性。
三、拓扑动力系统的实际应用拓扑动力系统的研究不仅仅是理论性的,它也有着广泛的实际应用。
以下是一些典型的应用领域:1. 生物科学:拓扑动力系统可用于描述生物种群的迁移、扩散等动态过程。
通过研究系统的稳定解和周期解,可以揭示种群演化规律,对生态系统的保护和管理起到指导作用。
2. 经济学:拓扑动力系统可以用来描述经济系统的动态行为。
通过建立合适的模型,可以研究经济系统中的不稳定现象和周期性波动,为政策制定者提供决策依据。
bifurcation数学
bifurcation数学
在数学中,分叉(bifurcation)是指系统行为的突然变化,通常是由于参数变化引起的。
这种变化可以导致系统从一种稳定的状态转变为另一种稳定的状态,或者产生周期性或混沌状态。
分叉理论被广泛应用于动力系统、微分方程、动力学系统等领域。
在动力系统中,分叉通常是指系统的平衡点或周期轨道的性质随着参数的改变而发生的突然变化。
这种变化可以导致系统出现新的稳定状态、周期轨道或者混沌状态。
分叉理论可以帮助我们理解复杂系统的行为,例如气候系统、生态系统和经济系统等。
在微分方程中,分叉理论被用来研究方程解的性质随着参数变化而发生的突变。
通过研究分叉现象,我们可以更好地理解微分方程解的稳定性和周期性,以及系统行为的演化规律。
除了上述领域,分叉理论还在许多其他领域有着重要的应用,例如流体力学、化学反应动力学、神经科学等。
通过研究系统行为的突变和转变,我们可以更好地理解复杂系统的行为规律,为实际问题的分析和预测提供重要的理论支持。
总之,分叉理论在数学和其他学科中都具有重要的意义,它帮助我们理解系统行为的突变和转变,揭示复杂系统的内在规律,为实际问题的研究和解决提供理论支持。
分岔分解定理
分岔分解定理分岔分解定理(又称为分解定理)是指当一个较复杂的问题无法直接推导或解决时,可以将其分解为一系列更简单、更易解决的子问题,然后逐个解决这些子问题,最终得到整个问题的解决方案。
这个定理在数学、计算机科学、物理学等多个领域被广泛应用。
分岔分解定理首次被正式提出可追溯到英国逻辑学家Dag Prawitz于1965年发表的论文中。
他将这个定理应用于直觉主义的证明论,用于证明数学中一些复杂的问题。
之后,这个定理很快在其他学科中广为接受和应用。
分解是指将一个大问题分解为若干个小问题。
这些小问题之间存在关联或依赖关系,而且每个小问题的解决都对大问题的解决具有贡献。
因此,分解的关键在于如何将大问题合理地划分为小问题,并确定它们之间的关系。
分岔是指在解决小问题时,可能会出现多个可能的选择或者路径,即“分岔”。
这些分岔路径可能是相互独立的,也可能是相互依赖的。
在选择分岔路径时,需要根据具体情况和目标选择最佳的路径。
分解阶段和分岔阶段不是线性进行的,而是相互交替的。
在分解阶段,将大问题分解为小问题;在分岔阶段,解决小问题时可能会出现多个分岔路径。
不断交替进行分解和分岔,最终得到问题的解决方案。
分岔分解定理的应用非常广泛。
在数学中,复杂的定理可以通过将其分解为若干简单的命题逐个证明来得到证明。
在计算机科学中,复杂的算法可以通过将其分解为若干个子程序逐个实现来得到实现。
在物理学中,复杂的物理过程可以通过将其分解为若干个基本过程逐个分析来得到解释。
分岔分解定理的好处是能够将复杂的问题分解为若干简单的子问题,从而降低了解决问题的难度。
而且在解决子问题时可以采取不同的分岔路径,从而有可能得到更优的解决方案。
此外,这个定理也增加了问题的可扩展性和可重用性,即子问题的解决方案可以应用于其他类似的问题。
然而,分岔分解定理也存在一些限制。
首先,分解的结果和分岔路径的选择依赖于问题的具体情况,有时并不是很明确或者容易确定。
其次,虽然分解后的子问题更简单,但在实际解决中可能需要考虑子问题之间的关系和依赖性,增加了问题的复杂性和难度。
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3
Selection of solution type
To tell matcont that we want to integrate the system, i.e. to numerically solve the initial value problem for it, we have to specify the type of the initial point and the type of the curve to compute. To select the initial point type, input Type|Initial point|Point, which means that the initial point has no special properties. To select the curve type, input Type|Curve|Orbit 3 . The information fields in the MatCont main window will reflect the selections, and two more windows appear. These are the corresponding Starter and Integrator windows. Move them, if necessary, to make both visible.
tutorial i: Using matcont for numerical integration of ODEs
Yu.A. Kuznetsov
Department of Mathematics Utrecht University Budapestlaan 6 3508 TA, Utrecht September 1, 2009
1
Getting started
We assume that matcont is placed into directory matcont of your system. Start MATLAB and change the current directory to matcont. Start matcont by typing matcont in MATLAB command line window and press Enter1 .
4
Setting initial data for integration
The Starter window is curve-dependent and is used here to specify initial data for the integration. Let us input the following initial coordinate and parameter values: X Y Z AA BB CC -5.0 5.0 10.0 0.0 0.4 4.5
5.2
Variables on axes
First, we need to choose the variables along the axes. This can be done by selecting the coordinates X, Y, and Z in the Variables on axes window using the pull-down menus (see Figure 5). Click
5.1
3D graphic window
In the main MatCont window, select Window|Graphic|3Dplot . The first 3Dplot window appears. 3Dplot windows are used to represent solution curves by their projections to 3-dimensional spaces endowed with right-handed rectangular Cartesian coordinate systems. 3D space is specified by three variables whose values are plotted along axes. Visible part of the space is given by minimum and maximum values for each axis. By default, the visibility limits are from 0 to 1 for all axes.
(see Figure 3). We will use the default numerical parameters of the integrator, except of the Interval. Input in the Integrator window: Interval 100
to get Figure 4. Check that the default method of integration is ode45. You can inspect available methods by clicking the Method menu button.
Figure 2: Specifying a new model. Finally, in the large input field, type the RHS of R¨ ossler’s system as
2 If the MATLAB Symbolic Toolbox is present, there will be buttons indicated ’symbolically’. The first-order derivatives are used in some of the integration algorithms, the first- and second-order derivatives are used in the continuation, while the third-order derivatives are employed in the normal form computatt several windows related to the default ODE system “adapt2”, like in Figure 1. The main window is called MatCont and has several menus. For instance, to end your matcont session, choose Exit item in Select menu. Hereafter this operation will be indicated with Select|Exit. This time, press No button.
1
This session illustrates how to input a system of autonomous ordinary differential equations (ODEs) x ˙ = f (x, α), x ∈ Rn , α ∈ Rm , into matcont and numerically integrate it with simultaneously visualizing orbits in graphic windows. We will study R¨ ossler chaotic system: ˙ = −y − z x y ˙ = x + Ay z ˙ = Bx − Cz + xz, where (x, y, z ) are the phase variables, and (A, B, C ) are the parameters.
2
Input new system
The command Select|System|New opens the System window, which contains several fields and buttons. To identify the system, type for example Rossler in the Name field (it must be one word). Input names of the Coordinates: X,Y,Z, the Parameters: AA,BB,CC, and the name for Time: t (default). If shown, select symbolic generation of the 1st order derivatives by pressing the corresponding radio-button 2 .
3 Actually,
it is default.
4
Figure 3: Starter window for integration.
Figure 4: Integrator window.
5
5
3D visualization
To visualize the orbits, we have to open at least one more window and setup plotting attributes.
3
X’=-Y-Z Y’=X+AA*Y Z’=BB*X-CC*Z+X*Z Avoid typical mistakes: • Some names (e.g. C) are reserved in MATLAB and cannot be used. • Do not put spaces between coordinate and parameter names. • Make sure the multiplication is written explicitly with ∗. • Specify differential equations in the same order as the coordinates. Now the System window should look like in Figure 2, and you can press OK button. If you made no typing mistakes, the System window disappears, and you will see that Rossler becomes the current System of matcont. If selected, the information field Derivatives shows the string SNNNN meaning that the symbolic 1st order derivatives of the RHS will be used. If you want to change or correct an existing system, click Select|Systems|Edit/Load, select this system in the appearing Systems window, and press Edit button. The inputed system can be completely erased by selecting Action|Delete there.