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李雅普諾夫特徵指數


李雅普諾夫特徵指數 [LCE] 給出了從受擾初始條件的指數發散率。為了檢查軌道圍繞點 X^*(t) 的行為,擾動系統並寫出

 X(t)=X^*(t)+U(t),
(1)

其中 U(t) 是在時間 t 時從非擾動軌跡的平均偏差。在 混沌 區域,LCE sigmaX^*(0) 無關。它由 Oseledec 定理給出,該定理指出

 sigma_i=lim_(t->infty)1/tln|U(t)|.
(2)

對於一個 n 維對映,李雅普諾夫特徵指數由下式給出

 sigma_i=lim_(N->infty)ln|lambda_i(N)|
(3)

對於 i=1, ..., n,其中 lambda_i李雅普諾夫特徵數

一個李雅普諾夫特徵指數始終為 0,因為在非擾動軌跡的方向上永遠不會有任何發散。LCE 越大,指數發散率越大,分界線越寬,混沌 區域的相應區域也越寬。對於 標準對映,Chirikov (1979) 對 混沌 區域寬度的解析估計發現

 deltaI=Be^(-AK^(-1/2)).
(4)

由於李雅普諾夫特徵指數隨著 K 的增加而增加,因此可能存在連線兩者的關係。令軌跡(表示為 對映)具有初始條件 (x_0,y_0),附近的軌跡具有初始條件 (x^',y^')=(x_0+dx,y_0+dy)。迭代 k 時軌跡之間的距離為

 dk=|(x^'-x_0,y^'-y_0)|,
(5)

軌跡的平均指數發散率定義為

 sigma_1=lim_(k->infty)1/kln((d_k)/(d_0)).
(6)

對於一個 n 維相空間(對映),有 n 個李雅普諾夫特徵指數 sigma_1>=sigma_2>=...>sigma_n。然而,由於最大的指數 sigma_1 將佔主導地位,因此該極限實際上僅對找到最大指數有用。數值上,由於 d_k 隨著 k 指數增長,因此在幾個步驟之後,擾動軌跡不再接近。因此有必要每 t 步頻繁地重新歸一化。定義

 r_(ktau)=(d_(ktau))/(d_0),
(7)

然後可以計算

 sigma_1=lim_(n->infty)1/(ntau)sum_(k=1)^nlnr_(ktau).
(8)

第二個(較小的)李雅普諾夫指數的數值計算可以透過考慮二維表面的演化來進行。它將表現為

 e^((sigma_1+sigma_2)t),
(9)

因此,如果已知 sigma_1,則可以提取 sigma_2。可以重複該過程以找到更小的指數。

對於 哈密頓系統,LCE 以加法逆對形式存在,因此如果 sigma 是 LCE,那麼 -sigma 也是。一個 LCE 始終為 0。對於一維振盪器(具有二維相空間),兩個 LCE 因此必須是 sigma_1=sigma_2=0,因此運動是 準週期 的,並且不可能是 混沌 的。對於更高階的 哈密頓系統,總是至少有兩個 0 LCE,但其他 LCE 可能以正負對 l-l 的形式進入。如果它們也都是零,則運動是可積的而不是 混沌 的。如果它們是 非零 的,則 LCE l 會導致軌跡的指數分離,這對應於 混沌 區域。請注意,不可能使所有 LCE 均為 ,這解釋了為什麼在 哈密頓系統 中永遠不會觀察到軌道收斂。

現在考慮耗散系統。對於任意 n 維相空間,必須始終有一個 LCE 等於 0,因為沿路徑的擾動不會導致發散。LCE 滿足 sum_(i)sigma_i<0。因此,對於耗散系統的二維相空間,sigma_1=0,sigma_2<0。對於三維相空間,有三種可能性

1. (可積的): sigma_1=0,sigma_2=0,sigma_3<0,

2. (可積的): sigma_1=0,sigma_2,sigma_3<0,

3. (混沌): sigma_1=0,sigma_2>0,sigma_3<-sigma_2<0


另請參閱

混沌, 哈密頓系統, 李雅普諾夫特徵數, Oseledec 定理

使用 探索

參考文獻

Sandri, M. "Numerical Calculation of Lyapunov Exponents." Mathematica J. 6, 78-84, 1996. http://library.wolfram.com/infocenter/Articles/2902/.Chirikov, B. V. "A Universal Instability of Many-Dimensional Oscillator Systems." Phys. Rep. 52, 264-379, 1979.Ramasubramanian, K. and Sriram, M. S. "A Comparative Study of Computation of Lyapunov Spectra with Different Algorithms" 1999. http://arxiv.org/abs/chao-dyn/9909029.Trott, M. The Mathematica GuideBook for Programming. New York: Springer-Verlag, p. 24, 2004. http://www.mathematicaguidebooks.org/.

在 上引用

李雅普諾夫特徵指數

引用為

Weisstein, Eric W. "Lyapunov Characteristic Exponent." 來自 —— 資源。 https://mathworld.tw/LyapunovCharacteristicExponent.html

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