WikiDer > Система Лоренца

Пример решения в аттракторе Лоренца при ρ = 28, σ = 10 и β = 8/3

В Система Лоренца это система обыкновенные дифференциальные уравнения впервые изучен Эдвард Лоренц и Эллен Феттер. Он примечателен тем, что хаотичный решения для определенных значений параметров и начальных условий. В частности, Аттрактор Лоренца представляет собой набор хаотических решений системы Лоренца. В популярных СМИэффект бабочки'проистекает из реальных последствий аттрактора Лоренца, то есть того, что в любой физической системе при отсутствии точного знания начальных условий (даже незначительного возмущения воздуха из-за взмаха крыльев бабочки) наша способность предсказывать его будущее всегда будет ошибкой. Это подчеркивает, что физические системы могут быть полностью детерминированными и все же непредсказуемыми по своей природе даже в отсутствие квантовых эффектов. Форма самого аттрактора Лоренца при графическом изображении также может напоминать бабочку.

Обзор

В 1963 г. Эдвард Лоренц, с помощью Эллен Феттер, разработал упрощенную математическую модель для атмосферная конвекция.^[1] Модель представляет собой систему трех обыкновенных дифференциальных уравнений, теперь известных как уравнения Лоренца:

${displaystyle {egin {align} {frac {mathrm {d} x} {mathrm {d} t}} & = sigma (yx), [6pt] {frac {mathrm {d} y} {mathrm {d} t }} & = x (ho -z) -y, [6pt] {frac {mathrm {d} z} {mathrm {d} t}} & = xy- eta z.end {выровнено}}}$

Уравнения связывают свойства двумерного слоя жидкости, равномерно нагретого снизу и охлаждаемого сверху. В частности, уравнения описывают скорость изменения трех величин во времени: ${displaystyle x}$ пропорциональна скорости конвекции, ${displaystyle y}$ к горизонтальному изменению температуры, и ${displaystyle z}$ к вертикальному изменению температуры.^[2] Константы ${displaystyle sigma}$, ${displaystyle ho}$, и ${displaystyle eta}$ параметры системы, пропорциональные Число Прандтля, Число Рэлея, и некоторые физические размеры самого слоя.^[2]

Уравнения Лоренца возникают также в упрощенных моделях для лазеры,^[3] динамо-машины,^[4] термосифоны,^[5] бесщеточный Двигатели постоянного тока,^[6] электрические цепи,^[7] химические реакции^[8] и прямой осмос.^[9] Уравнения Лоренца также являются определяющими уравнениями в пространстве Фурье для Водяное колесо Malkus.^[10][11] Водяное колесо Malkus демонстрирует хаотическое движение, при котором вместо того, чтобы вращаться в одном направлении с постоянной скоростью, его вращение будет ускоряться, замедляться, останавливаться, менять направление и непредсказуемо колебаться взад и вперед между комбинациями такого поведения.

С технической точки зрения система Лоренца нелинейный, непериодические, трехмерные и детерминированный. Уравнения Лоренца были предметом сотен научных статей и по крайней мере одного исследования, занимающего всю книгу.^[2]

Анализ

Обычно предполагается, что параметры ${displaystyle sigma}$, ${displaystyle ho}$, и ${displaystyle eta}$ положительные. Лоренц использовал значения ${displaystyle sigma = 10}$, ${displaystyle eta = 8/3}$ и ${displaystyle ho = 28}$. Система демонстрирует хаотическое поведение для этих (и близких) значений.^[12]

Если ${displaystyle ho <1}$ тогда есть только одна точка равновесия, которая находится в начале координат. Эта точка соответствует отсутствию конвекции. Все орбиты сходятся к началу координат, которое является глобальным аттрактор, когда ${displaystyle ho <1}$.^[13]

А вилы раздвоение происходит в ${displaystyle ho = 1}$, и для ${displaystyle ho> 1}$ появляются две дополнительные критические точки: ${displaystyle left ({sqrt {eta (ho -1)}}, {sqrt {eta (ho -1)}}, ho -1ight)}$ и ${displaystyle left (- {sqrt {eta (ho -1)}}, - {sqrt {eta (ho -1)}}, ho -1ight).}$ Они соответствуют устойчивой конвекции. Эта пара точек равновесия устойчива, только если

${displaystyle ho$

который может иметь место только при положительном ${displaystyle ho}$ если ${displaystyle sigma> eta +1}$. При критическом значении обе точки равновесия теряют устойчивость из-за докритического Бифуркация хопфа.^[14]

Когда ${displaystyle ho = 28}$, ${displaystyle sigma = 10}$, и ${displaystyle eta = 8/3}$, система Лоренца имеет хаотические решения (но не все решения хаотичны). Почти все начальные точки будут стремиться к инвариантному множеству - аттрактору Лоренца - странный аттрактор, а фрактал, а самовозбуждающийся аттрактор относительно всех трех состояний равновесия. Его Хаусдорфово измерение оценивается сверху Измерение Ляпунова (измерение Каплана-Йорка) как 2,06 ± 0,01,^[15] и измерение корреляции оценивается в 2,05 ± 0,01.^[16]Точную формулу размерности Ляпунова глобального аттрактора можно найти аналитически при классических ограничениях на параметры:^[17][15][18]${displaystyle 3- {frac {2 (sigma + eta +1)} {sigma +1+ {sqrt {(sigma -1) ^ {2} + 4sigma ho}}}}.}$

Аттрактор Лоренца сложно анализировать, но действие дифференциального уравнения на аттрактор описывается довольно простой геометрической моделью.^[19] Доказательство того, что это действительно так, - четырнадцатая проблема в списке Проблемы Смейла. Эта проблема была первой, которую разрешили Уорик Такер в 2002.^[20]

Для других значений ${displaystyle ho}$, система отображает периодические орбиты с узлами. Например, с ${displaystyle ho = 99,96}$ это становится Т(3,2) торический узел.

Примеры решений системы Лоренца для различных значений ρ
ρ = 14, σ = 10, β = 8/3 (Увеличить)	ρ = 13, σ = 10, β = 8/3 (Увеличить)
ρ = 15, σ = 10, β = 8/3 (Увеличить)	ρ = 28, σ = 10, β = 8/3 (Увеличить)
Для малых значений ρ, система устойчива и эволюционирует до одного из двух аттракторов неподвижной точки. Когда ρ больше 24,74, неподвижные точки становятся репульсорами, и траектория очень сложным образом отталкивается от них.

Чувствительная зависимость от начального состояния
Время т = 1 (Увеличить)	Время т = 2 (Увеличить)	Время т = 3 (Увеличить)
Эти цифры - сделаны с использованием ρ = 28, σ = 10 и β = 8/3 - показать три временных отрезка трехмерной эволюции двух траекторий (одна синяя, другая желтая) в аттракторе Лоренца, начиная с двух начальных точек, которые отличаются только на 10−5 в Икс-координат. Сначала две траектории кажутся совпадающими (видна только желтая, так как она нарисована поверх синей), но через некоторое время расхождение становится очевидным.

Симуляции

MATLAB моделирование

% Решить за интервал времени [0,100] с начальными условиями [1,1,1]% '' f '' - система дифференциальных уравнений% '' a '' - это массив, содержащий переменные x, y и z% '' t '' - временная переменнаясигма = 10;бета = 8/3;ро = 28;ж = @(т,а) [-сигма*а(1) + сигма*а(2); ро*а(1) - а(2) - а(1)*а(3); -бета*а(3) + а(1)*а(2)];[т,а] = ode45(ж,[0 100],[1 1 1]);     % Решатель ОДУ 4-го / 5-го порядка Рунге-Куттысюжет3(а(:,1),а(:,2),а(:,3))

Математическое моделирование

Стандартный способ:

иметь тенденцию=50;экв={Икс'[т]==σ(у[т]-Икс[т]),у'[т]==Икс[т](ρ-z[т])-у[т],z'[т]==Икс[т]у[т]-βz[т]};в этом={Икс[0]==10,у[0]==10,z[0]==10};парс={σ->10,ρ->28,β->8/3};{хз,ys,zs}=NDSolveValue[{экв/.парс,в этом},{Икс,у,z},{т,0,иметь тенденцию}];ParametricPlot3D[{хз[т],ys[т],zs[т]},{т,0,иметь тенденцию}]

Менее подробный:

Лоренц=NonlinearStateSpaceModel[{{σ(у-Икс),Икс(ρ-z)-у,Иксу-βz},{}},{Икс,у,z},{σ,ρ,β}];Soln[t_]=StateResponse[{Лоренц,{10,10,10}},{10,28,8/3},{т,0,50}];ParametricPlot3D[Soln[т],{т,0,50}]

Динамически интерактивное решение:

экв.={Икс'[т]==σ(у[т]-Икс[т]),у'[т]==Икс[т](ρ-z[т])-у[т],z'[т]==Икс[т]у[т]-βz[т],Икс[0]==10,у[0]==10,z[0]==10};tmax=50;соль=ParametricNDSolveValue[экв.,Функция[т,{Икс[т],у[т],z[т]}],{т,0,tmax},{σ,ρ,β}];Манипулировать[весело=соль[σ,ρ,β];участок=ParametricPlot3D[весело[т],{т,0,tmax},PlotRange->Все,ПроизводительностьЦель->"Качественный"];Анимировать[Показать[участок,Графика3D[{PointSize[0.05],красный,Точка[весело[т]]}]],{т,0,tmax},Анимация->Истинный,AnimationRate->1],{{σ,10},0,100},{{ρ,28},0,100},{{β,8/3},0,100},Отслеживаемые символы:>{σ,ρ,β}]

Моделирование Python

импорт тупой в качестве нпимпорт matplotlib.pyplot в качестве pltиз scipy.integrate импорт odeintиз mpl_toolkits.mplot3d импорт Axes3Dро = 28.0сигма = 10.0бета = 8.0 / 3.0def ж(государственный, т):    Икс, у, z = государственный  # Распаковать вектор состояний    возвращаться сигма * (у - Икс), Икс * (ро - z) - у, Икс * у - бета * z  # Производныесостояние0 = [1.0, 1.0, 1.0]т = нп.оранжевая(0.0, 40.0, 0.01)состояния = odeint(ж, состояние0, т)Рис = plt.фигура()топор = Рис.gca(проекция="3д")топор.участок(состояния[:, 0], состояния[:, 1], состояния[:, 2])plt.рисовать()plt.Показать()

Modelica моделирование

модель LorenzSystem  параметр Настоящий сигма = 10;  параметр Настоящий ро = 28;  параметр Настоящий бета = 8/3;  параметр Настоящий x_start = 1 «Начальная координата x»;  параметр Настоящий y_start = 1 "Начальная координата Y";  параметр Настоящий z_start = 1 "Начальная координата z";  Настоящий Икс "координата x";  Настоящий у "y-координата";  Настоящий z "z-координата";исходный уравнение   Икс = x_start;  у = y_start;  z = z_start;уравнение  дер(Икс) = сигма*(у-Икс);  дер(у) = ро*Икс - у - Икс*z;  дер(z) = Икс*у - бета*z;конец LorenzSystem;

Юля моделирование

с помощью Дифференциальные уравнения, Параметризованные функции, СюжетыЛоренц = @ode_def начинать                  # определить систему dx = σ * (у - Икс) dy = Икс * (ρ - z) - у дз = Икс * у - β*zконец σ ρ βu0 = [1.0,0.0,0.0]                       # первоначальные условиячайная ложка = (0.0,100.0)                      # промежуток временип = [10.0,28.0,8/3]                      # параметрыпроблема = ODE проблема(Лоренц, u0, чайная ложка, п)  # определить проблемусоль = решать(проблема)                        # Найди решениеучасток(соль, варс = (1, 2, 3))              # построить график решения в фазовом пространстве - переменные упорядочены с индексированием на основе 1

Максимальное моделирование

нагрузка(динамика)$нагрузка(рисовать)$/ * Системные параметры * /а: 10; б: 8/3; р: 28;lorenzSystem: [а*(у-Икс), -Икс*z+р*Икс-у, Икс*у-б*z];зависимые переменные: [Икс, у, z]$initialValues: [1, 1, 1]$временной диапазон: [т, 0, 50, 0.01]$/ * решение методом Рунге-Кутты 4-го порядка * /systemSolution: rk(lorenzSystem, зависимые переменные, initialValues, временной диапазон)$решение: карта(лямбда([Икс], отдых(Икс)), systemSolution)$draw3d(point_type=никто, points_joined=истинный, цвет=синий,       xlabel=«х (т)», ярлык="у (т)", zlabel="z (t)",       точки(решение));

Вывод уравнений Лоренца как модели атмосферной конвекции

Уравнения Лоренца выводятся из Приближение Обербека – Буссинеска уравнениям, описывающим циркуляцию жидкости в мелком слое жидкости, равномерно нагретой снизу и равномерно охлаждаемой сверху.^[1] Эта циркуляция жидкости известна как Конвекция Рэлея-Бенара. Предполагается, что жидкость циркулирует в двух измерениях (вертикальном и горизонтальном) с периодическими прямоугольными граничными условиями.

Уравнения в частных производных, моделирующие функция потока и температура подвергаются спектральному Галёркинское приближение: гидродинамические поля расширяются в ряды Фурье, которые затем сильно усекаются до одного члена для функции тока и двух членов для температуры. Это сводит уравнения модели к системе из трех связанных нелинейных обыкновенных дифференциальных уравнений. Подробный вывод можно найти, например, в текстах по нелинейной динамике.^[21] Система Лоренца - это уменьшенная версия более крупной системы, изученной ранее Барри Зальцманом.^[22]

Решение 14-й проблемы Смейла

14-я проблема Смейла гласит: «Проявляют ли свойства аттрактора Лоренца свойства странного аттрактора?» - утвердительно ответил на нее Уорик Такер в 2002.^[20] Чтобы доказать этот результат, Такер использовал строгие числовые методы, такие как интервальная арифметика и нормальные формы. Во-первых, Такер определил поперечное сечение ${displaystyle Sigma subset {x_ {3} = r-1}}$ который пересекается в поперечном направлении траекториями потока. Отсюда можно определить карту первого возвращения. ${displaystyle P}$, который присваивает каждому ${displaystyle xin Sigma}$ смысл ${displaystyle P (x)}$ где траектория ${displaystyle x}$ сначала пересекает ${displaystyle Sigma}$.

Затем доказательство разбивается на три основных пункта, которые доказываются и подразумевают существование странного аттрактора.^[23] Три пункта:

• Есть регион ${displaystyle Nsubset Sigma}$ инвариантен относительно карты первого возврата, что означает ${displaystyle P (N) подмножество N}$
• Карта возврата допускает прямое инвариантное поле конуса
• Векторы внутри этого инвариантного конусного поля равномерно разлагаются производной ${displaystyle DP}$ карты возврата.

Чтобы доказать первый пункт, заметим, что поперечное сечение ${displaystyle Sigma}$ разрезается двумя дугами, образованными ${displaystyle P (Sigma)}$ (видеть ^[23]). Такер покрывает расположение этих двух дуг маленькими прямоугольниками. ${displaystyle R_ {i}}$, объединение этих прямоугольников дает ${displaystyle N}$. Теперь наша цель - доказать, что для всех точек в ${displaystyle N}$, поток вернет точки в ${displaystyle Sigma}$, в ${displaystyle N}$. Для этого мы берем план ${displaystyle Sigma '}$ ниже ${displaystyle Sigma}$ На расстоянии ${displaystyle h}$ маленький, затем, взяв центр ${displaystyle c_ {i}}$ из ${displaystyle R_ {i}}$ и используя метод интегрирования Эйлера, можно оценить, куда поток приведет ${displaystyle c_ {i}}$ в ${displaystyle Sigma '}$ что дает нам новую точку зрения ${displaystyle c_ {i} '}$. Тогда можно оценить, где точки в ${displaystyle Sigma}$ будет отображаться в ${displaystyle Sigma '}$ используя расширение Тейлора, это дает нам новый прямоугольник ${displaystyle R_ {i} '}$ сосредоточен на ${displaystyle c_ {i}}$. Таким образом, мы знаем, что все точки в ${displaystyle R_ {i}}$ будет отображаться в ${displaystyle R_ {i} '}$. Цель состоит в том, чтобы выполнять этот метод рекурсивно, пока поток не вернется к ${displaystyle Sigma}$ и получаем прямоугольник ${displaystyle Rf_ {i}}$ в ${displaystyle Sigma}$ так что мы знаем, что ${displaystyle P (R_ {i}) подмножество Rf_ {i}}$. Проблема в том, что наша оценка может стать неточной после нескольких итераций, поэтому Такер разделяет ${displaystyle R_ {i} '}$ на меньшие прямоугольники ${displaystyle R_ {i, j}}$ а затем применить процесс рекурсивно. Другая проблема заключается в том, что по мере того, как мы применяем этот алгоритм, поток становится более `` горизонтальным '' (см. ^[23]), что приводит к резкому увеличению неточности. Чтобы предотвратить это, алгоритм меняет ориентацию поперечных сечений, становясь либо горизонтальным, либо вертикальным.

Взносы

Лоренц благодарит за вклад Эллен Феттер в своей статье, который отвечает за численное моделирование и рисунки.^[1] Также, Маргарет Гамильтон помог в первоначальных численных расчетах, приведших к выводам модели Лоренца.^[24]

Галерея

• 

  Решение в аттракторе Лоренца, построенное с высоким разрешением в плоскости x-z.

• 

  Решение в аттракторе Лоренца, отображаемое как SVG.

• Воспроизвести медиа

  Анимация, показывающая траектории нескольких решений в системе Лоренца.

• 

  Решение в аттракторе Лоренца в виде металлической проволоки для указания направления и 3D структура.

• Воспроизвести медиа

  Анимация, показывающая расхождение ближайших решений системы Лоренца.

• 

  Визуализация аттрактора Лоренца возле прерывистого цикла.

• 

  Две линии тока в системе Лоренца, от rho = 0 до rho = 28 (сигма = 10, бета = 8/3)

Смотрите также

• Гипотеза Идена о ляпуновском измерении
• Модель Lorenz 96
• Список хаотических карт
• Теорема Такенса

Примечания

Рекомендации

• Берже, Пьер; Помо, Ив; Видаль, Кристиан (1984). Порядок в хаосе: на пути к детерминированному подходу к турбулентности. Нью-Йорк: Джон Уайли и сыновья. ISBN 978-0-471-84967-4.
• Куомо, Кевин М .; Оппенгейм, Алан В. (1993). «Схемная реализация синхронизированного хаоса с приложениями к коммуникациям». Письма с физическими проверками. 71 (1): 65–68. Bibcode:1993ПхРвЛ..71 ... 65С. Дои:10.1103 / PhysRevLett.71.65. ISSN 0031-9007. PMID 10054374.
• Горман, М .; Widmann, P.J .; Роббинс, К. (1986). «Нелинейная динамика конвективной петли: количественное сравнение эксперимента с теорией». Physica D. 19 (2): 255–267. Bibcode:1986PhyD ... 19..255G. Дои:10.1016/0167-2789(86)90022-9.
• Grassberger, P .; Прокачча, И. (1983). «Измерение странностей странных аттракторов». Physica D. 9 (1–2): 189–208. Bibcode:1983PhyD .... 9..189G. Дои:10.1016/0167-2789(83)90298-1.
• Хакен, Х. (1975). «Аналогия между высшими неустойчивостями в жидкостях и лазерах». Письма о физике A. 53 (1): 77–78. Bibcode:1975ФЛА ... 53 ... 77Н. Дои:10.1016/0375-9601(75)90353-9.
• Хемати, Н. (1994). «Странные аттракторы в бесщеточных двигателях постоянного тока». IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Fundamental Theory and Applications. 41 (1): 40–45. Дои:10.1109/81.260218. ISSN 1057-7122.
• Хилборн, Роберт С. (2000). Хаос и нелинейная динамика: введение для ученых и инженеров (второе изд.). Oxford University Press. ISBN 978-0-19-850723-9.
• Хирш, Моррис В.; Смейл, Стивен; Девани, Роберт (2003). Дифференциальные уравнения, динамические системы и введение в хаос (Второе изд.). Бостон, Массачусетс: Академическая пресса. ISBN 978-0-12-349703-1.
• Кноблох, Эдгар (1981). «Хаос в сегментированном дисковом динамо-машине». Письма о физике A. 82 (9): 439–440. Bibcode:1981ФЛА ... 82..439К. Дои:10.1016/0375-9601(81)90274-7.
• Коларж, Мирослав; Гамбс, Годфри (1992). «Теория экспериментального наблюдения хаоса во вращающемся водяном колесе». Физический обзор A. 45 (2): 626–637. Дои:10.1103 / PhysRevA.45.626. PMID 9907027.
• Леонов, Г.А .; Кузнецов, Н.В .; Коржеманова, Н.А .; Кусакин, Д. (2016). «Формула размерности Ляпунова для глобального аттрактора системы Лоренца». Коммуникации в нелинейной науке и численном моделировании. 41: 84–103. arXiv:1508.07498. Bibcode:2016CNSNS..41 ... 84L. Дои:10.1016 / j.cns.2016.04.032.
• Лоренц, Эдвард Нортон (1963). «Детерминированный непериодический поток». Журнал атмосферных наук. 20 (2): 130–141. Bibcode:1963JAtS ... 20..130L. Дои:10.1175 / 1520-0469 (1963) 020 <0130: DNF> 2.0.CO; 2.
• Мишра, Аашвин; Санги, Санджив (2006). «Исследование асимметричного водяного колеса Малкуса: смещенные уравнения Лоренца». Хаос: междисциплинарный журнал нелинейной науки. 16 (1): 013114. Bibcode:2006Хаос..16а3114М. Дои:10.1063/1.2154792. PMID 16599745.
• Пчелинцев, А. (2014). «Численное и физическое моделирование динамики системы Лоренца». Численный анализ и приложения. 7 (2): 159–167. Дои:10.1134 / S1995423914020098.
• Польша, Дуглас (1993). «Кооперативный катализ и химический хаос: химическая модель для уравнений Лоренца». Physica D. 65 (1): 86–99. Bibcode:1993 ФИД ... 65 ... 86P. Дои:10.1016 / 0167-2789 (93) 90006-М.
• Зальцман, Барри (1962). "Конечная конвекция без амплитуды как начальная проблема - I". Журнал атмосферных наук. 19 (4): 329–341. Bibcode:1962JAtS ... 19..329S. Дои:10.1175 / 1520-0469 (1962) 019 <0329: FAFCAA> 2.0.CO; 2.
• Воробей, Колин (1982). Уравнения Лоренца: бифуркации, хаос и странные аттракторы. Springer.
• Такер, Уорик (2002). «Строгий решатель ODE и 14-я проблема Смейла» (PDF). Основы вычислительной математики. 2 (1): 53–117. CiteSeerX 10.1.1.545.3996. Дои:10.1007 / s002080010018.
• Ценов, Стефан (2014). «Странные аттракторы, характеризующие осмотическую нестабильность». arXiv:1406.0979v1 [Physics.flu-dyn].
• Виана, Марсело (2000). «Что нового у странных аттракторов Лоренца?». Математический интеллект. 22 (3): 6–19. Дои:10.1007 / BF03025276.
• Лоренц, Эдвард Н. (1960). «Статистическое предсказание решений динамических уравнений» (PDF). Симпозиум по численному прогнозированию погоды в Токио.

дальнейшее чтение

• Г.А. Леонов, Н.В. Кузнецов (2015). «О различиях и сходствах в анализе систем Лоренца, Чена и Лу» (PDF). Прикладная математика и вычисления. 256: 334–343. Дои:10.1016 / j.amc.2014.12.132.

внешняя ссылка

Викискладе есть медиафайлы по теме Аттракторы Лоренца.

• «Аттрактор Лоренца», Энциклопедия математики, EMS Press, 2001 [1994]
• Вайсштейн, Эрик В. «Аттрактор Лоренца». MathWorld.
• Аттрактор Лоренца Роб Моррис, Вольфрам Демонстрационный проект.
• Уравнение Лоренца на planetmath.org
• Синхронизированный хаос и частное общение, с Кевином Куомо. Реализация аттрактора Лоренца в электронной схеме.
• Интерактивная анимация аттрактора Лоренца (вам нужен плагин Adobe Shockwave)
• 3D-аттракторы: программа для Mac для визуализации и изучения аттрактора Лоренца в 3-х измерениях.
• Аттрактор Лоренца реализован в аналоговой электронике.
• Интерактивная анимация Аттрактора Лоренца (реализовано в Ada с GTK +. Исходники и исполняемый файл)
• Аттрактор Лоренца в Интернете (реализовано в JavaScript / HTML / CSS)
• Интерактивный веб-аттрактор Лоренца сделано с йодидом