Войти  |  Регистрация
Авторизация

Символический образ динамической системы



Определение и основные понятия

Пусть f : M → M {displaystyle fcolon M o M} является отображением компакта M ⊂ R n {displaystyle Msubset R^{n}} . Рассмотрим конечное покрытие c = m ( 1 ) , . . . , m ( n ) {displaystyle c={m(1),...,m(n)}} компакта M {displaystyle M} . Множество m ( i ) {displaystyle m(i)} назовем ячейкой индекса i {displaystyle i} покрытия c {displaystyle c} . Пусть G {displaystyle G} есть ориентированный граф, имеющий n {displaystyle n} вершин, при этом номер вершины i {displaystyle i} соответствует ячейке m ( i ) {displaystyle m(i)} . Вершины i {displaystyle i} и j {displaystyle j} связаны ориентированным ребром (дугой) i → j {displaystyle i ightarrow j} , если

m ( j ) ∩ f ( m ( i ) ) ≠ ∅ {displaystyle m(j)cap f(m(i)) eq emptyset } .

Так построенный граф G {displaystyle G} называется символическим образом отображения f {displaystyle f} относительно покрытия c {displaystyle c} .

Ориентированный граф однозначно описывается матрицей допустимых переходов Π = ( π i j ) {displaystyle Pi =(pi _{ij})} , где π i j = 1 , {displaystyle pi _{ij}=1,} если существует ориентированная дуга i → j {displaystyle i o j} , иначе π i j = 0 {displaystyle pi _{ij}=0} .
Существование дуги i → j {displaystyle i ightarrow j} гарантирует существование точки x {displaystyle x} в ячейке m ( i ) {displaystyle m(i)} такой, что её образ f ( x ) {displaystyle f(x)} лежит в ячейке m ( j ) {displaystyle m(j)} . Другими словами, дуга i → j {displaystyle i ightarrow j} является «следом» отображения x → f ( x ) , {displaystyle x ightarrow f(x),} где x ∈ m ( i ) ,   f ( x ) ∈ m ( j ) {displaystyle xin m(i),~f(x)in m(j)} . Если дуги i → j {displaystyle i ightarrow j} не существует, то нет точки x ∈ m ( i ) {displaystyle xin m(i)} , образ которой f ( x ) {displaystyle f(x)} находился бы в m ( j ) {displaystyle m(j)} .

В общем случае, никаких ограничений на отображение и покрытие не накладывается. Отображение f {displaystyle f} может быть даже разрывным и не иметь обратного. Однако в приложениях f , {displaystyle f,} как правило, является гомеоморфизмом. Покрытие c {displaystyle c} называется замкнутым, если каждая ячейка является замкнутым множеством. В численных расчетах ячейки выбираются параллелепипедами, которые пересекаются по граням. Если покрытие c {displaystyle c} является разбиением, то ячейки удобно выбирать полуоткрытыми параллелепипедами, а граничные диски приписать к одной из ячеек.

Символический образ отражает глобальную структуру динамической системы { f k , k ∈ Z } {displaystyle {f^{k},,kin {mathbb {Z} }}} . Существует соответствие между орбитами системы и путями на символическом образе. Так, если { x k = f k ( x 0 ) } {displaystyle {x_{k}=f^{k}(x_{0})}} есть орбита дискретной системы, то последовательность { i k |   x k ∈ m ( i k ) } {displaystyle {i_{k}| x_{k}in m(i_{k})}} является (допустимым) путём на символическом образе. Для непрерывных динамических систем символический образ строится для отображения сдвига по траекториям, при этом выбор величины сдвига существенно влияет на результат. Символический образ является инструментом, который позволяет применить кодировку орбит при помощи допустимых последовательностей символов (допустимых слов) из конечного набора (алфавита). В нашем случае символы это вершины (или их номера), а допустимые слова — пути на символическом образе.

Символический образ можно рассматривать как конечную аппроксимацию отображения f {displaystyle f} . Естественно, более мелкое покрытие порождает более точную аппроксимацию. Изучая символический образ, мы можем анализировать динамику системы. С помощью процесса последовательного подразбиения ячеек покрытия можно строить последовательность символических образов и, тем самым, уточнять структурные характеристики системы.

Процедура подразбиения

Пусть c = { m ( i ) } {displaystyle c={m(i)}} есть покрытие M {displaystyle M} и G {displaystyle G} является символическим образом относительно покрытия c {displaystyle c} . Построим новое покрытие n c {displaystyle nc} , которое является подразбиением c {displaystyle c} . Это означает, что каждая ячейка m ( i ) {displaystyle m(i)} является объединением некоторых новых ячеек m ( i , k ) ,   k = 1 , 2 , . . . , {displaystyle m(i,k), k=1,2,...,} то есть

⋃ k m ( i , k ) = m ( i ) . {displaystyle igcup _{k}m(i,k)=m(i).}

Обычно процедура подразбиения является адаптивной, то есть подразбиваются только те ячейки, которые удовлетворяют определенным условиям. Например, при локализации цепно-рекуррентных множеств подразбиению на шаге k {displaystyle k} подвергаются те ячейки, образы которых пересекались с покрытием на шаге k − 1 {displaystyle k-1} , остальные исключаются из рассмотрения.
Описанный метод успешно применен к решению следующих задач:

  • Локализация периодических траекторий заданного периода.
  • Построение периодической траектории.
  • Локализация цепно-рекуррентного множества.
  • Построение (положительно, отрицательно) инвариантного множества.
  • Построение аттрактора и его области притяжения.
  • Построение фильтраций и точной последовательности фильтраций.
  • Определение структурного графа динамической системы.
  • Оценка топологической энтропии.
  • Оценка показателей Ляпунова.
  • Оценка спектра Морса.
  • Проверка гиперболичности и нормальной гиперболичности.
  • Проверка структурной устойчивости.
  • Проверка управляемости.
  • Построение изолирующих окрестностей инвариантных множеств.
  • Построение приближений к инвариантным мерам.
  • Численное построение символического образа

    Рассмотрим наиболее простой численный метод построения — точечный. В каждой ячейке m ( i ) {displaystyle m(i)} выберем конечное множество точек n ( i ) {displaystyle n(i)} . Расположение точек может быть случайным или систематическим. Ясно, что объединение образов этих точек f ( n ( i ) ) {displaystyle f(n(i))} является аппроксимацией образа ячейки f ( m ( i ) ) {displaystyle f(m(i))} . Рассмотрим возмущенное уравнение Дуффинга

    x ˙ = y {displaystyle {dot {x}}=y}
    y ˙ = − 0.1 y − ( x + x 3 ) + cos ⁡ 2 t {displaystyle {dot {y}}=-0.1y-(x+x^{3})+cos 2t}

    в области [-2,2] x [-2,2]. Пусть покрытие { m ( i ) } {displaystyle {m(i)}} состоит из замкнутых квадратов размером 0.25 x 0.25. Следовательно, мы имеем 16 x 16=256 ячеек. Нумерация ячеек начинается с левого верхнего угла и заканчивается в правом нижнем углу. Система дифференциальных уравнений является π {displaystyle pi } -периодической по времени t {displaystyle t} . В этом случае динамика системы определяется отображением Пуанкаре f {displaystyle f} , которое есть сдвиг вдоль траекторий на период T = π {displaystyle T=pi } .

    Мы можем проверить включение f ( x ) ∈ m ( j ) ,   x ∈ n ( i ) {displaystyle f(x)in m(j), xin n(i)} и фиксировать дугу i → j {displaystyle i ightarrow j} , если это включение имеет место. Повторив описанную процедуру для каждой ячейки покрытия, мы построим символический образ.

    Локализация периодических орбит заданного периода

    Точка x ∈ M {displaystyle xin M} называется p {displaystyle p} -периодической если f p ( x ) = x {displaystyle f^{p}(x)=x} . Множество p {displaystyle p} -периодических точек обозначим P e r ( p ) {displaystyle Per(p)} . Вершина символического образа G {displaystyle G} называется p {displaystyle p} -периодической, если через неё проходит периодический путь периода p {displaystyle p} . Пусть d {displaystyle d} есть наибольший диаметр ячеек покрытия. Обозначим P ( p , d ) {displaystyle P(p,d)} объединение ячеек m ( i ) {displaystyle m(i)} , для которых соответствующие вершины являются p {displaystyle p} -периодическими, то есть

    P ( p , d ) = {displaystyle P(p,d)=} { ⋃ m ( i ) : i − p {displaystyle igcup m(i):i-p} -периодическая}

    Следующая теорема описывает связь между p {displaystyle p} -периодическими путями на символическом образе и p {displaystyle p} -периодическими орбитами системы.

    Теорема 1

    Пусть покрытие c {displaystyle c} является замкнутым, тогда

  • множество P ( p , d ) {displaystyle P(p,d)} является замкнутой окрестностью p {displaystyle p} -периодического множества P e r ( p ) {displaystyle Per(p)} ;
  • для любой окрестности V {displaystyle V} множества P e r ( p ) {displaystyle Per(p)} существует d 0 > 0 {displaystyle d_{0}>0} , такое что
  • P e r ( p ) ⊂ P ( p , d ) ⊂ V ,   d < d 0 {displaystyle Per(p)subset P(p,d)subset V,~d<d_{0}} ,

    то есть окрестность P ( p , d ) {displaystyle P(p,d)} достаточно мала, если диаметр ячеек достаточно мал; 3. множество P e r ( p ) {displaystyle Per(p)} совпадает с пересечением множеств P ( p , d ) {displaystyle P(p,d)} для всех d > 0 : {displaystyle d>0:} P e r ( p ) = ⋂ d > 0 P ( p , d ) {displaystyle Per(p)=igcap _{d>0}P(p,d)}

    Применим процедуру адаптивного подразбиения. Здесь адаптивность означает, что ячейки, которые соответствуют p {displaystyle p} -периодическим вершинам, подвергаются подразбиению, в то время как остальные ячейки исключаются из рассмотрения.

    Алгоритм локализации

  • Строим исходное покрытие c {displaystyle c} компакта M {displaystyle M} . Находим символический образ G {displaystyle G} отображения f {displaystyle f} . Ячейки исходного покрытия могут иметь произвольный диаметр d 0 {displaystyle d_{0}} .
  • Выделяем на графе G {displaystyle G} p {displaystyle p} -периодические вершины { i k } {displaystyle {i_{k}}} . Используя их, находим замкнутую окрестность
    P = {displaystyle P=} { ⋃ m ( i k ) : i k − p {displaystyle igcup m(i_{k}):i_{k}-p} -периодические} множества P e r ( p ) {displaystyle Per(p)} .
  • Разбиваем ячейки { m ( i k ) } {displaystyle {m(i_{k})}} , соответствующие p {displaystyle p} -периодическим вершинам символического образа. Таким образом, определено новое покрытие P = {displaystyle P=} { ⋃ m ( i k ) : i k − p {displaystyle igcup m(i_{k}):i_{k}-p} -периодические}.
  • Строим символический образ G {displaystyle G} для нового покрытия.
  • Переходим ко второму пункту.

  • Повторяя процесс последовательного измельчения покрытия, мы получаем последовательность окрестностей P 0 {displaystyle P_{0}} , P 1 {displaystyle P_{1}} , P 2 , … {displaystyle P_{2},ldots } множества P e r ( p ) {displaystyle Per(p)} и последовательность диаметров d 0 {displaystyle d_{0}} , d 1 {displaystyle d_{1}} , d 2 , … {displaystyle d_{2},ldots } . Следующая теорема обосновывает описанный алгоритм локализации множества P e r ( p ) {displaystyle Per(p)} .

    Теорема 2

    Последовательность множеств P 0 , P 1 , P 2 , … {displaystyle P_{0},P_{1},P_{2},ldots } обладает следующими свойствами:

  • множества P i {displaystyle P_{i}} вложены друг в друга и содержат множество P e r ( p ) {displaystyle Per(p)} , то есть P 0 ⊃ P 1 ⊃ P 2 ⊃ … ⊃ P e r ( p ) ; {displaystyle P_{0}supset P_{1}supset P_{2}supset ldots supset Per(p);}
  • множество p {displaystyle p} -периодических точек есть предел последовательности множеств P k {displaystyle P_{k}} при d k → ∞ , {displaystyle d_{k} o infty ,} lim k → ∞ P k = ⋂ k P k = P e r ( p ) . {displaystyle lim _{k ightarrow infty }P_{k}=igcap _{k}P_{k}=Per(p).}

  • Добавить комментарий
    Ваше Имя:
    Ваш E-Mail:
    • bowtiesmilelaughingblushsmileyrelaxedsmirk
      heart_eyeskissing_heartkissing_closed_eyesflushedrelievedsatisfiedgrin
      winkstuck_out_tongue_winking_eyestuck_out_tongue_closed_eyesgrinningkissingstuck_out_tonguesleeping
      worriedfrowninganguishedopen_mouthgrimacingconfusedhushed
      expressionlessunamusedsweat_smilesweatdisappointed_relievedwearypensive
      disappointedconfoundedfearfulcold_sweatperseverecrysob
      joyastonishedscreamtired_faceangryragetriumph
      sleepyyummasksunglassesdizzy_faceimpsmiling_imp
      neutral_faceno_mouthinnocent