Dynamische Systeme und deterministisches Chaos

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{{Scripthinweis|Mechanik|7}

Bisher wurden nur HAMILTONSCHE SYSTEME von Differentialgleichungen betrachtet. ( Energieerhaltung, falls keine explizite Zeitabhängigkeit, sondern nur durch die Zeitabhängigkeit von q und p in H)

Jetzt sollen ganz allgemeine Systeme von Differentialgleichungen1. ordnung betrachtet werden. Beispielsweise Systeme mit Reibung.

  • dissipative Systeme.

Diese sind jedoch im Allgemeinen nicht integrabel. Das heißt, die Bahnkurven könneng ar nicht analytisch angegeben werden.

Es lassen sich jedoch numerische Lösungen finden.

Dabei werden jedoch folgende Fragen aufgeworfen:

  1. Wie ist das Langzeitverhalten derartiger Systeme ?
  2. Wie ist die Abhängigkeit von äußeren Parametern (Kontrollparametern)
  3. Wie ist die Stabilität gegen kleine äußere Störungen ?
  4. Wie stark sind die Systeme chaotisch ( also von Ungenauigkeiten in den Anfangsbedingunegn stark abhängig )?
  5. kann man globale Aussagen über den dynamischen Fluß machen ? Also über die Gesamtheit aller Bahnen ?
  6. sind die Lösungen geordnet oder ungeordnet ( := chaotisch)?

Qualitative Dynamik

  • Betrachtung des Fluß als Ganzes, Stabilitätsaussagen, topologische STruktur und Langzeitverhalten in:

Lit.:

F. Scheck, Mechanik ( Springer, 1988)

H.G. Schuster, deterministisches Chaos ( VHC, 1987)

Vektorfelder als dynamische Systeme

Die Dynamik sehr vieler physikalischer Systeme läßt sich zumindest als ein System von nichtlinearen Differentialgleichungen 1. Ordnung formulieren:


x¯˙=F¯(x¯(t),t)


Dabei ist x¯Rn dynamische Variable und F¯:Rn×RtRn ein Vektorfeld

Durch den analytischen Zusammenhang x¯˙=F¯(x¯(t),t)

ist das dynamische System deterministisch:

Beispiel: Newtonsche Bewegungsgleichung mit reibung


y¨+f1(y,t)y˙+f2(y,t)=0


Mit der reibung f1 und der Kraft f2

Wir entwickeln daraus ein System von Differenzialgleichungen 1. ordnung:


y˙:=x2y:=x1

so folgt:

x˙1=x2x˙2=f1x2f2


Im Spezialfall HAMILTONSCHER Systeme, also: x¯˙=J¯¯H,xJ=(0110)


folgt:


x1=qx2=p}x˙1=Hpx˙2=Hq


Fluß des Vektorfeldes F¯:Rn×RtRn auf der Mannigfaltigkeit M, hier: auf dem Phasenraum, z.B. über Rn

( vergl. Kapitel 4.5):

Φ:M×RtM


Φ:M×RtM mit Φ(x¯0,t)=Φt(x¯0)=x¯(t,x¯0)


Der Fluß ist also zu verstehen als die Gesamtheit aller Bahnkurven = Trajektorien

Fixpunkte x¯* des autonomen dynamischen Systems

Dies sind sogenannte stationäre Punkte, Gleichgewichtspunkte, singuläre Punkte, kritische Punkte


0=x¯˙*=F¯(x¯*)


als Bestimmungsgleichung für die x¯*


Stabilität eines Fixpunktes

Der Test auf Stabilitätsverhalten erfolgt durch Linearisierung für kleine Auslenkungen:


δx¯:=x¯x¯*:δx˙i=k=1n(Fixk)x*δxk


Kompakte Schreibweise:


δx¯˙=(DF)*δx¯

 mit der Jacobi- Matrix DF

Dies ist ein System von linearen Differenzialgleichungen mit konstanten Koeffizienten

Lösungsansatz:


δx¯(t)=ξ¯eλtλξ¯=Aξ¯

 Eigenwertgleichung


det(Aλ1)=0 liefert die Eigenwerte λk zu den Eigenvektoren ξ¯(k) zur Jacobi- Matrix DF = A

Die allgemeine Lösung lautet:


δx¯(t)=k=1nckξ¯(k)eλkt


Annahme: die Eigenwerte λk sind nicht entartet und die ck sind durch die Anfangsbedingungen bestimmt.

Beispiel: Ebenes Pendel ( vergl Kap. 5.2 )


ml2ϕ¨+mglsinϕ=0


x1=ϕx2=pϕ=ml2ϕ˙}x˙1=x2ml2x˙2=mglsinx1


Für die Fixpunkte gilt:


x˙1=x˙2=0x2=0,x1=nπ(n=0,1,...)


  • Fixpunkt im Ort ( q=0) und im Winkel: Ganzzahlige Vielfache von Pi

Linearisierung


(δx˙1δx˙2)=(01ml2mglcosx10)*(δx1δx2)(01ml2mglcosx10)*:=A


Erster Fixpunkt: x1=x2=0 ( ruhendes Pendel)


A=(01ml2mgl0)


Eigenwertgleichung: det(Aλ1)=0|(λ1ml2mglλ)|=0=λ2+gl


Somit: λ1/2=±igl=±iω


Somit folgt für die zeitliche Lösung:


δx¯(t)==c1ξ¯(1)eiωt+c2ξ¯(2)eiωt


Dies sind jedoch gerade ungedämpfte, freie Schwingungen um das Zentrum:


Für den Zweiten Fixpunkt x1=π,x2=0 gilt:

Das Pendel steht senkrecht nach oben:


A=(01ml2mgl0)


det(Aλ1)=0|(λ1ml2mglλ)|=0=λ2gl


Eigenwerte: λ1/2=±gl


Allgemeine Lösung: δx¯(t)=c1ξ¯(1)eglt+c2ξ¯(2)eglt


Das bedeutet jedoch, dass der erste Term auf der rechten Seite für t gegen unendlich unendlich groß wird.

Die Lösung ist also instabil längs der Richtung von ξ¯(1)


Das Zentrum im Phasenraum ist kein stabiler Fixpunkt mehr, sondern als Sattelpunkt instabil:


limtδx¯(t)=limt(c1ξ¯(1)eglt+c2ξ¯(2)eglt)=


Da die Matrix A nicht symmetrisch ist, sind die Vektoren ξ¯(1) und ξ¯(2) im Allgemeinen nicht senkrecht zueinander !

Ebenes Pendel mit Reibung

Ohne Reibung: ml2ϕ¨+mglsinϕ=0

l = Pendellänge !

mit Reibung : ϕ¨+2γml2ϕ˙+ω2sinϕ=0ω2=gl


x1=ϕx2=pϕ=ml2ϕ˙}x˙1=x2ml2x˙2=mglsinx12γx2

Die Fixpunkte sind ungeändert !

Linearisierung


(δx˙1δx˙2)=(01ml2mglcosx12γ)*(δx1δx2)(01ml2mglcosx10)*:=A


Erster Fixpunkt: x1=x2=0 ( ruhendes Pendel)


A=(01ml2mgl2γ)


Eigenwertgleichung: det(Aλ1)=0|(λ1ml2mglλ2γ)|=0=λ2+2γλ+glgl=ω2


Somit: λ1/2=γ±iglγ2=γ±iω2γ2


Schwache Reibung: ω2>γ2 -> Lösung wie angegeben demonstriert Schwingung mit abnehmender Amplitude:


δx¯(t)==c1ξ¯(1)eγ+iω2γ2t+c2ξ¯(2)eγiω2γ2t


Es liegt in stabiler Fokus vor. Die Lösung ist stabil

Starke Reibung ω2<γ2


λ1/2=γ±γ2gl=γ±γ2ω2


δx¯(t)==c1ξ¯(1)eγ+γ2ω2t+c2ξ¯(2)eγγ2ω2t


Die Lösung ist überhaupt nicht mehr oszillierend, strebt aber entlang von ξ¯(1) und ξ¯(2) gegen einen stabilen Fixpunkt, bzw. ist der Fixpunkt entlang ξ¯(1) wie auch entlang ξ¯(2) stabil. Es liegt der sogenannte "Kriechfall" vor. Der Oszillator ist überdämpft. Im Phasenraum bildet der Oszillator einen stabilen Knoten:


Für den Zweiten Fixpunkt x1=π,x2=0 gilt:

Das Pendel steht senkrecht nach oben:


A=(01ml2mgl2γ)


det(Aλ1)=0|(λ1ml2mglλ2γ)|=0=λ2+2γλgl=λ2+2γλω2


Eigenwerte: λ1/2=γ±ω2+γ2


Allgemeine Lösung: δx¯(t)=c1ξ¯(1)eγ+ω2+γ2t+c2ξ¯(2)eγω2+γ2t


Das bedeutet jedoch erneut, dass der erste Term auf der rechten Seite für t gegen unendlich unendlich groß wird.


λ1>0λ2<0 wie im Fall ohne Reibung !

Die Lösung ist also instabil längs der Richtung von ξ¯(1)


Das Zentrum im Phasenraum ist kein stabiler Fixpunkt mehr, sondern als Sattelpunkt instabil:


limtδx¯(t)=limt(c1ξ¯(1)eγ+ω2+γ2t+c2ξ¯(2)eγω2+γ2t)=


Da die Matrix A nicht symmetrisch ist, sind die Vektoren ξ¯(1) und ξ¯(2) im Allgemeinen nicht senkrecht zueinander !

Stabilität und Langzeitverhalten

Hier soll eine allgemeinere Definition von Stabilität gegeben werden.

Fixpunkte x¯* des autonomen dynamischen Systems

Definition:


x¯*

heißt stabil ( auch : Ljapunov- stabil), wenn zu jeder Umgebung U von

x¯*

eine Umgebung V von

x¯*

existiert, so dass:


x¯Vφ(x¯,t)Ut0


Definition:


x¯*

heißt asymptotisch stabil ( auch : Ljapunov- stabil), wenn zu

x¯*

eine Umgebung U und eine Umgebung U´ von

x¯*

existiert, so dass:


φ(U,t2)U´φ(U,t1)Ufu¨rt2>t10


und


limtφ(x¯,t)=x¯*x¯U


Das heißt anschaulich: Die Umgebung U schrumpft mit wachsendem t auf x¯*

zusammen. Das heißt: Phasenraumvolumina schrumpfen.

asymptotisch stabile Fixpunkte treten somit nur in nicht hamiltonschen Systemen ( also bei nicht alleine konservativen Kräften) auf. ( Vergl. Kapitel 4.5: Satz von Liouville)

Def.: Ein dynamisches System heißt dissipativ, wenn Phasenraumvolumina schrumpfen.

Lokales Kriterium für Stabilität

Wenn x¯* stabil ist, dann hat keiner der Eigenwerte der Jacobimatrix (DF)x¯* einen positiven Realteil

Beispiel: Fixpunkt a) des Pendels mit / ohne Reibung, also der Fixpunkt mit Winkel und Ort =0, x1=x2=0

Hinreichende Bedingung für asymptotische Stabilität:

Alle Eigenwerte haben negative Realteile

Somit wird die Lösung für die Störung für unendliche Zeit beliebig klein und divergiert nicht. Imaginärteile sind oszillierend und damit irrelevant für die Stabilität. Sie geben an, in welcher Zeit die Annäherung an den Fixpunkt ( falls vorhanden) erfolgt.

Beispiel für Instabilität: Fixpunkte b)

Allgemeines System mit n=2:

Linearisierung


(δx˙1δx˙2)=A(δx1δx2)(a11a12a21a22):=A


Eigenwertgleichung: det(Aλ1)=0|(a11λa12a21a22λ)|=(a11λ)(a22λ)a12a21=λ2λtrA+detA=0


Somit: λ1/2=12(trA±(trA)24detA)


mit trA=iFixi=divF¯


Fallunterscheidung

Stabiler Fokus ( Strudelpunkt)

detA>0

trA<0


(trA)2<4detA


λ1/2=λ0±iωλ0,ω>0


Dies ist eine gedämpfte Schwingung im Phasenraum. Die Phasenraumkruve ist eine elliptische Spirale:

Instabiler Fokus

detA>0

trA>0


(trA)2<4detA


λ1/2=+λ0±iωλ0,ω>0


Dies ist eine entdämpfte Schwingung. Die Phasenraumkurve ist ebenfalls eine elliptische Spirale, die jedoch in positiver Zeitrichtung nach Außen durchlaufen wird. Damit tr A >0 muss dem System von Außen zugeführt werden ( Beispiel: "negative Reibung"):

Stabiler Knoten

detA>0

trA<0


(trA)2>4detA


λ1/2<0λ1/2R


Dies ist ein exponenzieller Zerfall. Fast alle Trajektorien nähern sich dabei entlang des Eigenvektors, der zum betragsmäßig kleineren Eigenwert gehört. Weil hier das "Kriechen" zum Fixpunkt, also der Zerfall langsamer stattfindet:


Instabiler Knoten

detA>0

trA>0


(trA)2>4detA


λ1/2>0λ1/2R


Das System ist exponenziell entdämpft.

Sattelpunkt

detA>0


λ1>0λ2<0λ1/2R


Summary:

Grenze zwischen den 5 Bereichen: entartete Fälle:

  • in diesem Fall versagt die lineare Stabilitätsanalyse völlig. Es ist nötig, höhere Terme der Taylorentwicklung um den Fixpunkt zu betrachten.

Beispiel:

trA=0

detA>0


λ1/2=±iωλ1/2I

Dies kann ZENTRUM sein, also der Mittelpunkt der Phasenraumtrajektorien, die ungedämpfte Schwingungen beschreiben ( energieabhängige, aber unveränderliche Ellipsen).

Dieses Zentrum ist stabil, aber nicht asymptotisch stabil !

Vergleiche: ungedämpfter Oszillator.

Es kann sich aber auch um einen schwach stabilen oder instabilen Fokus handeln ( der dann auch asymptotisch stabil ist)

  • es sind in diesem Fall auch qualitative Änderungen im Verhalten des Flusses möglich ( Bifurkationen = Verzweigungen der Lösungsmannigfaltigkeit)

Speziell: Hamiltonsche Vektorfelder:


x¯˙:=JH¯,xq˙k=Hpk,p˙k=Hqk


Linearisierung zum Fixpunkt x¯*


δx¯:=x¯x¯*δx¯˙=Aδx¯mit:δx˙i=k=12f(Fixk)x*δxk=k,j=12f(Jij2Hxkxj)δxkj=12f(Jij2Hxkxj)=Aik


trA=divF¯=k=1f(qkHpkpkHqk)=0trA=0=i=12fλi


Möglichkeit zur asymptotischen Stabilität

Wegen trA=0 folgt Keine asymptotische Stabilität möglich.

Beweis: Asymptotische Stabilität nur, wenn alle λi<0trA=iλi+iλi


aber: iλi besteht aus komplex konjugierten Paaren, da die Eigenwertgleichung reell ist !

Somit gilt jedoch trA=iλi<0 , was ein Widerspruch zur Voraussetzung für asymptotische Stabilität, mit trA=0

Nicht asymptotisch Stabilität

Nicht asymptotische Stabilität nur wenn λi0 , also kein λi>0


Aus genannten Gründen kann dann aber nur λi=0i


Also: λi=±iωi


Also: Zentrum, reine Oszillationen, keine Dämpfung oder Unterdämpfung

Fall f=1 -> n=2

In diesem Fall können die Fixpunkte nur Zentren ( falls det A > 0 -> λi=±iωi ) oder Sattelpunkte

( falls detA <0 -> λ1>0,λ2<0,λiR ) sein !

Beispiel zur Stabilität

Der kräftefreie unsymmetrische Kreisel

oBdA: 0<J1<J2<J3


Folgende sind die Eulerschen Gleichungen für ωi


J1ω˙1=(J2J3)ω2ω3J2ω˙2=(J3J1)ω3ω1J3ω˙3=(J1J2)ω1ω2


Somit:


ω˙1=(J3J2)J1ω2ω3=k1ω2ω3ω˙2=(J3J1)J2ω3ω1=k2ω3ω1ω˙3=(J2J1)J3ω1ω2=k3ω1ω2


Die Fixpunkte seien:


ϖ¯*(1)=(ω00)ϖ¯*(2)=(0ω0)ϖ¯*(3)=(00ω)


Also: Rotation um x1, x2, bzw x3- Achse.

Diese drei Fixpunkte erfüllen die Gleichung:


ω˙1=ω˙2=ω˙3=0


Linearisierung zum Fixpunkt:


(δω˙1δω˙2δω˙3)=A(δω1δω2δω3)=(0k1ω3k1ω2k2ω30k2ω1k3ω2k3ω10)(δω1δω2δω3)


ϖ¯*(1):ϖ1=ϖ,ϖ2=0,ϖ3=00=det(Aλ1)=|λ000λk2ω0k3ωλ|=λ(λ2+k2k3ω2)λ1(1)=0,λ2/3(1)=±iωk2k3


Der Fixpunkt ist also stabil ( Zentrum)


ϖ¯*(2)=(0ω0):0=det(Aλ1)=|λ0k1ω0λ0k3ω0λ|=λ(λ2+k1k3ω2)λ1(2)=0,λ2/3(2)=±ωk1k3


Der Fixpunkt ist instabil ( Sattelpunkt)


ϖ¯*(3)=(00ω):0=det(Aλ1)=|λk1ω0k2ωλ000λ|=λ(λ2+k1k2ω2)λ1(3)=0,λ2/3(2)=±iωk1k2


  • Fixpunkt stabil ( Zentrum)

Fazit: Bei asymmetrischen Kreiseln ist nur die Rotation um die Achse zum größten und zum kleinsten Trägheitsmoment stabil !

Hamiltonsche Systeme

Hier folgt aus trA=divF¯=0 der Satz von Liouville ( § 4.5)


Vt=Utd2fx=Ut0d2fx0detDΦt(x¯0)=Ut0d2fx0[1+(tt0)i=12fFix0i+...]i=12fFix0i=(divF¯)x¯0Vt=Vt0+(tt0)Ut0d2fx0(divF¯)x¯0+O(tt0)2dVtdt=limt>t0VtVt0(tt0)=Ut0d2fx0(divF¯)x¯0=0(divF¯)x¯0=0


Das heißt: Die Phasenraumvolumina sind erhalten, der Fluß ist inkompressibel !

Für dissipative Systeme gilt für kleine Volumiona, die einen asymptotisch stabilen Fixpunkt x¯*

umschließen:


dVtdtUtd2fx(divF¯)x¯*=ΛVtV(t)=eΛtV0


Mit der Phasenraumkontraktionsrate Λ:=divF¯<0 wegen divF¯=iλi<0 , da sonst der Fixpunkt nicht stabil wäre ( Voraussetzung).

Allgemien gilt:

Def.: Dissipative Systeme sind solche, die Phasenraumvolumina kontrahieren. Asymptotisch stabile Fixpunkte (Knoten und Fokus, jeweils stabil), heißen SENKEN oder ATTRAKTOREN im Phasenraum.

Beispiel für ein dissipatives System: LORENZMODELL ( 1963)

x˙=σx+σyy˙=zxxz+rzyz˙=yx+xybz


Dies leitet sich ab aus der Temperatur- und Strömungsverteilung einer inkompressiblen Flüssigkeit: Das Rayleigh - Bénard- System

Linearisierung:


A=(σσ0z1rxyxb)Λ=trA=(σ+1+b)V(t)=e(σ+1+b)tV0t>0


Phasenraumvolumina schrumpfen also monoton!

Das Lorenzmodell produziert weiterhin chaotisch Lösungen:

Der Stereoplot eines numerisch bestimmten Attraktors im Phasenraum liefert folgendes Bild:


Dies ist so zu verstehen, dass sich die Phasenraumkurven, die sich übrigens nie schneiden ! im Raum dieses Attraktors konzentrieren:

Insbesondere enden gleich Anfangszustände immer wieder am selben Attraktor.

Das Langzeitverhalten dissipativer Systeme wird durch Attraktoren bestimmt:

Def.:

Sei F¯ ein vektorfeld auf M=Rn . Eine abgeschlossene, unter dem Fluß Φt invariante Φt(A)A , unzerlegbare Teilmenge AM heißt Attraktor, falls:

AU0 (offene Umgebung von A) mit Φt(U0)U0 (t>0)

V mit AVU0

T>0 , so dass Φt(U0)V (t>T) Das heißt, es existiert ein Attraktorbecken Uo, aus dem der Fluß asymptotisch in den Attraktor A läuft :

Nebenbemerkung: Es kann grundsätzlich mehrere koexistierende Attraktoren auf M geben !

Ein Attraktor von heißt fraktal , wenn er weder eine endliche Anzahl von Punkten, eine stückweise differenzierbare Kurve oder Fläche noch eine Menge, die von einer geschlossenen stückweise differenzierbaren Fläche umgeben wird, darstellt. Ein Attraktor heißt seltsam , wenn er chaotisch, fraktal oder beides ist. Die Begriffe chaotisch, fraktal und seltsam werden für kompakte invariante Mengen, die keine Attraktoren sind, analog benutzt. Ein dynamisches System heißt chaotisch , wenn es eine kompakte invariante chaotische Menge besitzt.

Beispiele für Attraktoren:

Stabiler Fixpunkt:

Mindestdimension des Phasenraumes: 1

Dimension des Attraktors: 0


Stabiler Grenzzyklus:

Mindestdimension des Phasenraumes: 2

Dimension des Attraktors: 1

periodische Bewegung im Phasenraum

Stabiler Torus T²

Mindestdimension des Phasenraumes: 3

Dimension des Attraktors: 2

quasiperiodische Bewegung im Phasenraum


Seltsamer Attraktor

Mindestdimension des Phasenraumes: 3

Dimension des Attraktors: 2<D<3 ( fraktaldimensional)

chaotische Bewegung im Phasenraum

=

Bifurkationen===

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

λ<0λ>0


stabiler Fixpunkt ( Knoten) -> instabilen Fixpunkt ( Sattelpunkt für n2 )

detA>0 -> detA<0

A1) Sattel- Knoten- Bifurkation

einfachster Fall:


x˙=μx2


x*=±μ

Fixpunkte existieren also nur für

μ0


δx˙=2x*δx


Somit existieren:


λ1>0

und

λ2<0

für

x*=±μ


A2) Transkritische Bifurkation

x˙=μxx2


x*=μ,0


δx˙=(μ2x*)δxλ={μμ

Stabilitätswechsel bei µc=0


A3) Stimmgabelbifurkation (pitchfork bifurcation)

superkritisch:


x˙=μxx3


x*=±μ,0

für

μ0 zwei Fixpunkte, sonst einer


δx˙=(μ3x*2)δxλ={μ2μ

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


subkritisch


x˙=μx+x3


x*=±i|μ|,0

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


λ1,2=λ0±iω

 mit:

λ0<0λ0>0


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 !

Deterministisches Chaos

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: