Bifurkationen: Unterschied zwischen den Versionen

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mindestens  n=2  nötig !
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>

Version vom 29. August 2010, 00:52 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.

Klassifizierung einfachster Bifurkationen:

Eigenwert- Null - Bifurkation


stabiler Fixpunkt ( Knoten) -> instabilen Fixpunkt ( Sattelpunkt für )

detA>0 -> detA<0

A1) Sattel- Knoten- Bifurkation

einfachster Fall:



Fixpunkte existieren also nur für



Somit existieren:


und

für


A2) Transkritische Bifurkation



Stabilitätswechsel bei µc=0


A3) Stimmgabelbifurkation (pitchfork bifurcation)

superkritisch:



für

zwei Fixpunkte, sonst einer


zum Eigenwert µ ist der Fixpunkt stabil für µ<0 und zu -2µ stabil für µ>0


subkritisch



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:

  1. Hopf- Bifurkation


stabiler Fokus

 instabiler Fokus mit Grenzzyklus


 mit:


stabiler Fokus instabiler Fokus mit Grenzzyklus

Übergang vom stabilen Fokus zum instabilen Fokus mit Grenzzyklus

sei n=2:

tr A < 0 ( stabiler Fokus)

 tr A > 0 ( instabiler Fokus)

( Voraussetzung: det A >0 )

mindestens n=2 nötig !