Deterministisches Chaos: Unterschied zwischen den Versionen

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Deterministische, aber ungeordnete Bewegung im Langzeitverhalten von Systemen mit
Deterministische, aber ungeordnete Bewegung im Langzeitverhalten von Systemen mit
<math>n\ge 3</math>
:<math>n\ge 3</math>
  ( autonom):
  ( autonom):


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Attraktor: Torus
Attraktor: Torus
<math>{{T}^{d}}</math>
:<math>{{T}^{d}}</math>
  d=2,3,4,... seltsamer Attraktor, fraktale Dimension
  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}
:<math>f\tilde{\ }{{10}^{24}}</math> Autokorrelationsfunktion <math>\left\langle x(t)x(t+\tau ) \right\rangle :=\begin{matrix}
   \lim  \\
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   T\to \infty  \\
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periodisch in
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:<math>\tau </math>


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  für
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  für
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<math>\tau >{{\tau }_{c}}</math>
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: Fourierspektrum ( bzw. Leistungsspektrum):
: 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>
:<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
diskrete Frequenzen
<math>{{\omega }_{1}},{{\omega }_{2}},{{\omega }_{3}},...</math>
:<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
b r e i t e s    F r e q u e n z b a n d


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bahnstabil: Alle benachbarten Bahnen bleiben in einer
bahnstabil: Alle benachbarten Bahnen bleiben in einer
<math>\varepsilon </math>
:<math>\varepsilon </math>
  - Röhre um
  - Röhre um
<math>\Phi (t,{{\bar{x}}_{0}})</math>
:<math>\Phi (t,{{\bar{x}}_{0}})</math>




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Für DASSELBE t gilt:
Für DASSELBE t gilt:
<math>\left| \Phi (t,{{{\bar{x}}}_{0}})-\Phi (t,{{{\bar{y}}}_{0}}) \right|\to 0</math>
:<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)
  für t-> unendlich ( t gleicher Zeitpunkt auf beiden Bahnen)


Linearisierung in der Nähe der Lösungskurve
Linearisierung in der Nähe der Lösungskurve
<math>\Phi (t,{{\bar{x}}_{0}})</math>
:<math>\Phi (t,{{\bar{x}}_{0}})</math>
:
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<math>\begin{align}
:<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}} \\
   & \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) \\
  & \frac{\partial {{F}_{i}}}{\partial {{x}_{k}}}(\bar{x}(t),t):={{A}_{ik}}(t) \\
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<math>{{\lambda }_{k}}(t)\ zu\ {{A}_{ik}}(t)</math>
:<math>{{\lambda }_{k}}(t)\ zu\ {{A}_{ik}}(t)</math>
  Eigenwerte und zugehörige Eigenvektoren
  Eigenwerte und zugehörige Eigenvektoren
<math>{{\bar{\xi }}^{(k)}}(t)</math>
:<math>{{\bar{\xi }}^{(k)}}(t)</math>




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<math>\delta \bar{x}(t)={{e}^{\int_{0}^{t}{dt\acute{\ }A(t\acute{\ })}}}\delta \bar{x}(0)</math>
:<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
Dies ist die Zeitentwicklung einer infinitesimalen Kugel um
<math>{{\bar{x}}_{0}}</math>
:<math>{{\bar{x}}_{0}}</math>
, also ein n-dimensionaler Ellipsoid mit den Hauptachsen
, also ein n-dimensionaler Ellipsoid mit den Hauptachsen
<math>{{p}_{k}}(t)\tilde{\ }{{p}_{k}}(0){{e}^{{{\lambda }_{k}}t}}</math>
:<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>
<u>'''Definition: '''</u>Stabilität ist bestimmt durch die <u>'''Ljapunov-Exponenten '''</u>
<math>{{\bar{\lambda }}_{k}}:=\begin{matrix}
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   \lim  \\
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   t\to \infty  \\
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Nebenbemerkung: Sei
Nebenbemerkung: Sei
<math>\lambda </math>
:<math>\lambda </math>
der führende ( größte) Ljapunov- Exponent
der führende ( größte) Ljapunov- Exponent




<math>\lambda :=\begin{matrix}
:<math>\lambda :=\begin{matrix}
   \lim \ \sup  \\
   \lim \ \sup  \\
   t\to \infty  \\
   t\to \infty  \\
\end{matrix}\ \frac{1}{t}\ln \left| \bar{x}(t)-\bar{y}(t) \right|</math>
\end{matrix}\ \frac{1}{t}\ln \left| \bar{x}(t)-\bar{y}(t) \right|</math>


<math>\Rightarrow </math>
:<math>\Rightarrow </math>


<math>\left| \Phi (t,{{{\bar{x}}}_{0}})-\Phi (t,{{{\bar{y}}}_{0}}) \right|\tilde{\ }{{e}^{\lambda t}}</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
Das heißt, der Abstand der anfangs leicht auseinanderliegenden Phasenraumkurven wächst mit
<math>{{e}^{\lambda t}}</math>
:<math>{{e}^{\lambda t}}</math>
.
.


Für
Für
<math>\lambda </math>
:<math>\lambda </math>
<0: kleine Abweichungen der Anfangsbedingungen werden exponenziell gedämpft
<0: kleine Abweichungen der Anfangsbedingungen werden exponenziell gedämpft




<math>\lambda </math>
:<math>\lambda </math>
>0: die benachbarten Bahnen laufen exponenziell auseinander ( Kriterium für Chaos)
>0: die benachbarten Bahnen laufen exponenziell auseinander ( Kriterium für Chaos)


Für den chaotischen Attraktor im
Für den chaotischen Attraktor im
<math>{{R}^{3}}</math>
:<math>{{R}^{3}}</math>
gilt:
gilt:


Auf dem Attraktor:
Auf dem Attraktor:
<math>{{\bar{\lambda }}_{1}}>0</math>
:<math>{{\bar{\lambda }}_{1}}>0</math>
auf dem Attraktor: chaotische Bewegung
auf dem Attraktor: chaotische Bewegung




<math>{{\bar{\lambda }}_{2}}=0</math>
:<math>{{\bar{\lambda }}_{2}}=0</math>
: Bifurkationspunkte
: Bifurkationspunkte




<math>{{\bar{\lambda }}_{3}}<0</math>
:<math>{{\bar{\lambda }}_{3}}<0</math>
: Von außen Annäherung an den Attraktor ( Abstand verringert sich exponenziell).
: Von außen Annäherung an den Attraktor ( Abstand verringert sich exponenziell).


<u>'''Beispiel für ein Ljapunov- Spektrum:'''</u>
<u>'''Beispiel für ein Ljapunov- Spektrum:'''</u>

Version vom 12. September 2010, 17:25 Uhr




Deterministische, aber ungeordnete Bewegung im Langzeitverhalten von Systemen mit

( autonom):

Seltsamer ( chaotischer) Attraktor

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

d=2,3,4,...	seltsamer Attraktor, fraktale Dimension
Autokorrelationsfunktion


periodisch in

für
für


Fourierspektrum ( bzw. Leistungsspektrum):


diskrete Frequenzen

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

Def.: Eine Bewegung heißt chaotisch, wenn sie empfindlich von den Anfangsbedingungen abhängt.

Quantitative Formulierung der Stabilität gegenüber kleinen Variationen der Anfangsbedingungen:

Bahnstabilität / Orbitale Stabilität

bahnstabil: Alle benachbarten Bahnen bleiben in einer

- Röhre um


Aymptotisch bahnstabil:

Der Abstand benachbarter Bahnen geht gegen Null für t-> unendlich

Ljapunov- stabil


Für DASSELBE t gilt:

für t-> unendlich ( t gleicher Zeitpunkt auf beiden Bahnen)

Linearisierung in der Nähe der Lösungskurve



Dabei:


Eigenwerte und zugehörige Eigenvektoren


Formale Lösung:



Dies ist die Zeitentwicklung einer infinitesimalen Kugel um

, also ein n-dimensionaler Ellipsoid mit den Hauptachsen


Definition: Stabilität ist bestimmt durch die Ljapunov-Exponenten


Nebenbemerkung: Sei

der führende ( größte) Ljapunov- Exponent



Das heißt, der Abstand der anfangs leicht auseinanderliegenden Phasenraumkurven wächst mit

.

Für

<0: kleine Abweichungen der Anfangsbedingungen werden exponenziell gedämpft


>0: die benachbarten Bahnen laufen exponenziell auseinander ( Kriterium für Chaos)

Für den chaotischen Attraktor im

gilt:

Auf dem Attraktor:

auf dem Attraktor: chaotische Bewegung


Bifurkationspunkte


Von außen Annäherung an den Attraktor ( Abstand verringert sich exponenziell).

Beispiel für ein Ljapunov- Spektrum: