Deterministisches Chaos: Unterschied zwischen den Versionen

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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
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  d=2,3,4,... seltsamer Attraktor, fraktale Dimension
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für
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: Fourierspektrum (bzw. Leistungsspektrum):
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diskrete Frequenzen
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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) \\
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Dabei:
 
 
:<math>{{\lambda }_{k}}(t)\ zu\ {{A}_{ik}}(t)</math>
Eigenwerte und zugehörige Eigenvektoren
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Formale Lösung:
 
 
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Dies ist die Zeitentwicklung einer infinitesimalen Kugel um
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also ein n-dimensionaler Ellipsoid mit den Hauptachsen
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<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 5. Juli 2011, 11:40 Uhr




Deterministische, aber ungeordnete Bewegung im Langzeitverhalten von Systemen mit

n3
(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

Td
d=2,3,4,...	seltsamer Attraktor, fraktale Dimension
f~1024 Autokorrelationsfunktion x(t)x(t+τ):=limT12TTTx(t)x(t+τ)dτ


periodisch in

τ
0
für
τ
=0
für
τ>τc


Fourierspektrum (bzw. Leistungsspektrum):
S(ω)=12π+x(t)x(t+τ)eiωτdτ


diskrete Frequenzen

ω1,ω2,ω3,...

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

ε
- Röhre um
Φ(t,x¯0)


Aymptotisch bahnstabil:

Der Abstand benachbarter Bahnen geht gegen Null für t→ unendlich

Ljapunov- stabil


Für DASSELBE t gilt:

|Φ(t,x¯0)Φ(t,y¯0)|0
für t→ unendlich (t gleicher Zeitpunkt auf beiden Bahnen)

Linearisierung in der Nähe der Lösungskurve

Φ(t,x¯0)


δx˙i=k=1nFixk(x¯(t),t)δxkFixk(x¯(t),t):=Aik(t)


Dabei:


λk(t)zuAik(t)
Eigenwerte und zugehörige Eigenvektoren
ξ¯(k)(t)


Formale Lösung:


δx¯(t)=e0tdt´A(t´)δx¯(0)


Dies ist die Zeitentwicklung einer infinitesimalen Kugel um

x¯0,
also ein n-dimensionaler Ellipsoid mit den Hauptachsen
pk(t)~pk(0)eλkt


Definition: Stabilität ist bestimmt durch die Ljapunov-Exponenten

λ¯k:=limt1tlnpk(t)pk(0)


Nebenbemerkung: Sei

λ

der führende (größte) Ljapunov- Exponent


λ:=limsupt1tln|x¯(t)y¯(t)|
|Φ(t,x¯0)Φ(t,y¯0)|~eλt


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

eλt.


Für

λ

<0: kleine Abweichungen der Anfangsbedingungen werden exponenziell gedämpft


λ

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

Für den chaotischen Attraktor im

R3

gilt:

Auf dem Attraktor:

λ¯1>0

auf dem Attraktor: chaotische Bewegung


λ¯2=0
Bifurkationspunkte


λ¯3<0
Von außen Annäherung an den Attraktor (Abstand verringert sich exponenziell).

Beispiel für ein Ljapunov- Spektrum: