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李雅普诺夫特征指数


李雅普诺夫特征指数 [LCE] 给出了从受扰初始条件的指数发散率。为了检查轨道围绕点 X^*(t) 的行为,扰动系统并写出

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

其中 U(t) 是在时间 t 时从非扰动轨迹的平均偏差。在 混沌 区域,LCE sigmaX^*(0) 无关。它由 Oseledec 定理给出,该定理指出

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

对于一个 n 维映射,李雅普诺夫特征指数由下式给出

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

对于 i=1, ..., n,其中 lambda_i李雅普诺夫特征数

一个李雅普诺夫特征指数始终为 0,因为在非扰动轨迹的方向上永远不会有任何发散。LCE 越大,指数发散率越大,分界线越宽,混沌 区域的相应区域也越宽。对于 标准映射,Chirikov (1979) 对 混沌 区域宽度的解析估计发现

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

由于李雅普诺夫特征指数随着 K 的增加而增加,因此可能存在连接两者的关系。令轨迹(表示为 映射)具有初始条件 (x_0,y_0),附近的轨迹具有初始条件 (x^',y^')=(x_0+dx,y_0+dy)。迭代 k 时轨迹之间的距离为

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

轨迹的平均指数发散率定义为

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

对于一个 n 维相空间(映射),有 n 个李雅普诺夫特征指数 sigma_1>=sigma_2>=...>sigma_n。然而,由于最大的指数 sigma_1 将占主导地位,因此该极限实际上仅对找到最大指数有用。数值上,由于 d_k 随着 k 指数增长,因此在几个步骤之后,扰动轨迹不再接近。因此有必要每 t 步频繁地重新归一化。定义

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

然后可以计算

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

第二个(较小的)李雅普诺夫指数的数值计算可以通过考虑二维表面的演化来进行。它将表现为

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

因此,如果已知 sigma_1,则可以提取 sigma_2。可以重复该过程以找到更小的指数。

对于 哈密顿系统,LCE 以加法逆对形式存在,因此如果 sigma 是 LCE,那么 -sigma 也是。一个 LCE 始终为 0。对于一维振荡器(具有二维相空间),两个 LCE 因此必须是 sigma_1=sigma_2=0,因此运动是 准周期 的,并且不可能是 混沌 的。对于更高阶的 哈密顿系统,总是至少有两个 0 LCE,但其他 LCE 可能以正负对 l-l 的形式进入。如果它们也都是零,则运动是可积的而不是 混沌 的。如果它们是 非零 的,则 LCE l 会导致轨迹的指数分离,这对应于 混沌 区域。请注意,不可能使所有 LCE 均为 ,这解释了为什么在 哈密顿系统 中永远不会观察到轨道收敛。

现在考虑耗散系统。对于任意 n 维相空间,必须始终有一个 LCE 等于 0,因为沿路径的扰动不会导致发散。LCE 满足 sum_(i)sigma_i<0。因此,对于耗散系统的二维相空间,sigma_1=0,sigma_2<0。对于三维相空间,有三种可能性

1. (可积的): sigma_1=0,sigma_2=0,sigma_3<0,

2. (可积的): sigma_1=0,sigma_2,sigma_3<0,

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


另请参阅

混沌, 哈密顿系统, 李雅普诺夫特征数, Oseledec 定理

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参考文献

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 Wolfram|Alpha 上引用

李雅普诺夫特征指数

引用为

Weisstein, Eric W. "Lyapunov Characteristic Exponent." 来自 MathWorld——Wolfram Web 资源。 https://mathworld.net.cn/LyapunovCharacteristicExponent.html

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