Bifurkationen: Unterschied zwischen den Versionen

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Sei der Fluß von einem Kntrollparametr µ abhängig, so zeigt sich, dass sich die Zahl der Attraktoren bei einem kritischen Wert µc schlagartig ändern kann.
Sei der Fluß von einem Kntrollparametr µ abhängig, so zeigt sich, dass sich die Zahl der Attraktoren bei einem kritischen Wert µc schlagartig ändern kann.


Es treten dann sogenannte Bifurkationen auf ( "Verzweigungen" der Lösungsmannigfaltigkeit).
Es treten dann sogenannte Bifurkationen auf ("Verzweigungen" der Lösungsmannigfaltigkeit).


Notwendige Voraussetzung für diesen Prozess ist jedoch Nichtlinearität !
Notwendige Voraussetzung für diesen Prozess ist jedoch Nichtlinearität!


Bifurkationspunkte sind oft verknüpft mit Stabilitätswechsel. Das bedeutet, die lineare Stabilität der Fixpunkte im Falle lokaler Bifurkationen muss untersucht werden.
Bifurkationspunkte sind oft verknüpft mit Stabilitätswechsel. Das bedeutet, die lineare Stabilität der Fixpunkte im Falle lokaler Bifurkationen muss untersucht werden.


====Klassifizierung einfachster Bifurkationen:====
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====Eigenwert- Null - Bifurkation====
 
<math>\lambda <0\to \lambda >0</math>
 
 
stabiler Fixpunkt ( Knoten) -> instabilen Fixpunkt ( Sattelpunkt für
<math>n\ge 2</math>
)
 
detA>0 -> detA<0
 
'''A1) Sattel- Knoten- Bifurkation'''
 
'''einfachster Fall:'''
 
 
<math>\dot{x}=\mu -{{x}^{2}}</math>
 
 
 
<math>x*=\pm \sqrt{\mu }</math>
Fixpunkte existieren also nur für
<math>\mu \ge 0</math>
 
 
 
<math>\delta \dot{x}=-2x*\delta x</math>
 
 
Somit existieren:
 
 
<math>{{\lambda }_{1}}>0</math>
und
<math>{{\lambda }_{2}}<0</math>
für
<math>x*=\pm \sqrt{\mu }</math>
 


====A2) Transkritische Bifurkation====
====A2) Transkritische Bifurkation====


<math>\dot{x}=\mu x-{{x}^{2}}</math>
:<math>\dot{x}=\mu x-{{x}^{2}}</math>






<math>x*=\mu ,0</math>
:<math>x*=\mu ,0</math>






<math>\begin{align}
:<math>\begin{align}
   & \delta \dot{x}=\left( \mu -2x* \right)\delta x \\
   & \delta \dot{x}=\left( \mu -2x* \right)\delta x \\
  & \Rightarrow \lambda =\left\{ \begin{matrix}
  & \Rightarrow \lambda =\left\{ \begin{matrix}
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====A3) Stimmgabelbifurkation (pitchfork bifurcation)====
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'''superkritisch:'''
 
 
<math>\dot{x}=\mu x-{{x}^{3}}</math>
 
 
 
<math>x*=\pm \sqrt{\mu },0</math>
für
<math>\mu \ge 0</math>
zwei Fixpunkte, sonst einer
 
 
<math>\begin{align}
  & \delta \dot{x}=\left( \mu -3x{{*}^{2}} \right)\delta x \\
& \Rightarrow \lambda =\left\{ \begin{matrix}
  \mu  \\
  -2\mu  \\
\end{matrix} \right. \\
\end{align}</math>
zum Eigenwert µ ist der Fixpunkt stabil für µ<0 und zu -2µ stabil für µ>0
 
 
'''subkritisch'''
 
 
<math>\dot{x}=\mu x+{{x}^{3}}</math>
 
 
 
<math>x*=\pm i\sqrt{|\mu |},0</math>
mit den ersten beiden Fixpunkten nur für µ<0, ansonsten , für µ>0 existiert nur x*=0
 
Stabil ist jedoch lediglich der Fixpunkt x*=0 für µ<0:
 
# Hopf- Bifurkation
 
 
stabiler Fokus
<math>\to </math>
  instabiler Fokus mit Grenzzyklus
 
 
<math>{{\lambda }_{1,2}}={{\lambda }_{0}}\pm i\omega </math>
  mit:
<math>{{\lambda }_{0}}<0\to {{\lambda }_{0}}>0</math>
 
 
stabiler Fokus    instabiler Fokus mit Grenzzyklus
 
Übergang vom stabilen Fokus zum instabilen Fokus mit Grenzzyklus
 
sei n=2:
 
tr A < 0 ( stabiler Fokus)
<math>\to </math>
  tr A > 0 ( instabiler Fokus)
 
( Voraussetzung:  det A >0 )
 
mindestens  n=2  nötig !
 
===Deterministisches Chaos===
 
Deterministische, aber ungeordnete Bewegung im Langzeitverhalten von Systemen mit
<math>n\ge 3</math>
( autonom):
 
<u>'''Seltsamer ( chaotischer) Attraktor'''</u>
 
komplexes, irreguläres Verhalten kann verschiedene Ursachen haben, die sich im zeitlichen verhalten einer Observablen oft schwer unterscheiden lassen.
 
'''Als Unterscheidungskriterien bieten sich an:'''
 
'''quasiperiodisch deterministisches Chaos stochastisches Rauschen'''
 
wenige dynamische Freiheitsgrade: viele mikroskopische Freiheits-
 
niedrigdimensionaler Phasenraum grade. ( Statistisches Ensemble)
 
 
 
Attraktor: Torus
<math>{{T}^{d}}</math>
d=2,3,4,... seltsamer Attraktor, fraktale Dimension
<math>f\tilde{\ }{{10}^{24}}</math>
 
 
Autokorrelationsfunktion
<math>\left\langle x(t)x(t+\tau ) \right\rangle :=\begin{matrix}
  \lim  \\
  T\to \infty  \\
\end{matrix}\frac{1}{2T}\int_{-T}^{T}{x(t)x(t+\tau )d\tau }</math>
 
 
periodisch in
<math>\tau </math>
 
<math>\to 0</math>
für
<math>\tau \to \infty </math>
 
<math>=0</math>
für
<math>\tau >{{\tau }_{c}}</math>
 
 
: Fourierspektrum ( bzw. Leistungsspektrum):
<math>S(\omega )=\frac{1}{2\pi }\int_{-\infty }^{+\infty }{\left\langle x(t)x(t+\tau ) \right\rangle {{e}^{i\omega \tau }}d\tau }</math>
 
 
diskrete Frequenzen
<math>{{\omega }_{1}},{{\omega }_{2}},{{\omega }_{3}},...</math>
b r e i t e s    F r e q u e n z b a n d
 
Instabilität der Bewegung bei kleinen
 
Störungen der Anfangsbedingungen
 
typische universelle
 
Bifurkationszenarien
 
<u>'''Def.:'''</u> Eine Bewegung heißt '''chaotisch''', wenn sie empfindlich von den Anfangsbedingungen abhängt.
 
'''Quantitative Formulierung''' der Stabilität gegenüber kleinen Variationen der Anfangsbedingungen:
 
<u>'''Bahnstabilität / Orbitale Stabilität'''</u>
 
bahnstabil: Alle benachbarten Bahnen bleiben in einer
<math>\varepsilon </math>
- Röhre um
<math>\Phi (t,{{\bar{x}}_{0}})</math>
 
 
<u>'''Aymptotisch  bahnstabil:'''</u>
 
Der Abstand benachbarter Bahnen geht gegen Null für t-> unendlich
 
<u>'''Ljapunov- stabil'''</u>
 
 
 
Für DASSELBE t gilt:
<math>\left| \Phi (t,{{{\bar{x}}}_{0}})-\Phi (t,{{{\bar{y}}}_{0}}) \right|\to 0</math>
für t-> unendlich ( t gleicher Zeitpunkt auf beiden Bahnen)
 
Linearisierung in der Nähe der Lösungskurve
<math>\Phi (t,{{\bar{x}}_{0}})</math>
:
 
 
<math>\begin{align}
  & \delta {{{\dot{x}}}_{i}}=\sum\limits_{k=1}^{n}{{}}\frac{\partial {{F}_{i}}}{\partial {{x}_{k}}}(\bar{x}(t),t)\delta {{x}_{k}} \\
& \frac{\partial {{F}_{i}}}{\partial {{x}_{k}}}(\bar{x}(t),t):={{A}_{ik}}(t) \\
\end{align}</math>
 
 
Dabei:
 
 
<math>{{\lambda }_{k}}(t)\ zu\ {{A}_{ik}}(t)</math>
Eigenwerte und zugehörige Eigenvektoren
<math>{{\bar{\xi }}^{(k)}}(t)</math>
 
 
Formale Lösung:
 
 
<math>\delta \bar{x}(t)={{e}^{\int_{0}^{t}{dt\acute{\ }A(t\acute{\ })}}}\delta \bar{x}(0)</math>
 
 
Dies ist die Zeitentwicklung einer infinitesimalen Kugel um
<math>{{\bar{x}}_{0}}</math>
, also ein n-dimensionaler Ellipsoid mit den Hauptachsen
<math>{{p}_{k}}(t)\tilde{\ }{{p}_{k}}(0){{e}^{{{\lambda }_{k}}t}}</math>
 
 
<u>'''Definition: '''</u>Stabilität ist bestimmt durch die <u>'''Ljapunov-Exponenten '''</u>
<math>{{\bar{\lambda }}_{k}}:=\begin{matrix}
  \lim  \\
  t\to \infty  \\
\end{matrix}\ \frac{1}{t}\ln \frac{{{p}_{k}}(t)}{{{p}_{k}}(0)}</math>
 
 
Nebenbemerkung: Sei
<math>\lambda </math>
der führende ( größte) Ljapunov- Exponent
 
 
<math>\lambda :=\begin{matrix}
  \lim \ \sup  \\
  t\to \infty  \\
\end{matrix}\ \frac{1}{t}\ln \left| \bar{x}(t)-\bar{y}(t) \right|</math>
 
<math>\Rightarrow </math>
 
<math>\left| \Phi (t,{{{\bar{x}}}_{0}})-\Phi (t,{{{\bar{y}}}_{0}}) \right|\tilde{\ }{{e}^{\lambda t}}</math>
 
 
Das heißt, der Abstand der anfangs leicht auseinanderliegenden Phasenraumkurven wächst mit
<math>{{e}^{\lambda t}}</math>
.
 
Für
<math>\lambda </math>
<0: kleine Abweichungen der Anfangsbedingungen werden exponenziell gedämpft
 
 
<math>\lambda </math>
>0: die benachbarten Bahnen laufen exponenziell auseinander ( Kriterium für Chaos)
 
Für den chaotischen Attraktor im
<math>{{R}^{3}}</math>
gilt:
 
Auf dem Attraktor:
<math>{{\bar{\lambda }}_{1}}>0</math>
auf dem Attraktor: chaotische Bewegung
 
 
<math>{{\bar{\lambda }}_{2}}=0</math>
: Bifurkationspunkte
 
 
<math>{{\bar{\lambda }}_{3}}<0</math>
: Von außen Annäherung an den Attraktor ( Abstand verringert sich exponenziell).
 
<u>'''Beispiel für ein Ljapunov- Spektrum:'''</u>

Aktuelle Version vom 9. August 2011, 14:24 Uhr




Sei der Fluß von einem Kntrollparametr µ abhängig, so zeigt sich, dass sich die Zahl der Attraktoren bei einem kritischen Wert µc schlagartig ändern kann.

Es treten dann sogenannte Bifurkationen auf ("Verzweigungen" der Lösungsmannigfaltigkeit).

Notwendige Voraussetzung für diesen Prozess ist jedoch Nichtlinearität!

Bifurkationspunkte sind oft verknüpft mit Stabilitätswechsel. Das bedeutet, die lineare Stabilität der Fixpunkte im Falle lokaler Bifurkationen muss untersucht werden.

Your aitrcle perfectly shows what I needed to know, thanks!

A2) Transkritische Bifurkation



Stabilitätswechsel bei µc=0


Your article was excellent and eirdute.