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Computations for Dynamical Systems 張 書 銘 交通大學應用數學系 2010 年 7 月 20 日
2010 年 7 月 20 日
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Outline Dynamical System Computational Dynamical System Chaos
Examine Chaos
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What's a Dynamical System?
動態系統,也稱 動力系統。 廣義來說,是關心所描述的對象之變化情形。 具體來說,所描述的對象自成一個系統, 系統變化情形是我們關心的課題。
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What's a Dynamical System?
在數學上的概念是動態系統中存在一個固定規則,描述了幾何空間中的一個點隨著時間變化情況。 例如:描述鐘擺晃動、管道中水的流動,或者湖中每年春季魚類的數量,凡此等等的數學模型都是動態系統。
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What's a Dynamical System?
確切來說, 動態系統就是要研究運動方程的解,對象包括自然界各種物理系統(行星軌道)、生態系統、工程系統(電路問題)及經濟股市等等。 當前混沌系統是動態系統研究熱點之一。
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Dynamical System 形式上來說,動態系統可分為: (1)離散動態系統 (discrete D.S.) 遞迴關係式
(2)連續動態系統 (continuous D.S.) 常微分方程, 偏微分方程 延遲微分方程 (delay D.E.) (3)隨機動態系統 (stochastic D.S.)
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解的存在性和唯一性 離散動態系統:遞迴關係式
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解的存在性和唯一性 連續動態系統:常微分方程
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解的存在性和唯一性 連續動態系統:偏微分方程 Cauchy-Lipschitz Theorem 的擴展形式:
Cauchy-Kowalevski Theorem,保證偏微分方程的解的存在性和唯一性。
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解的存在性和唯一性 連續動態系統:延遲微分方程 隨機動態系統:隨機微分方程 隨機延遲微分方程
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Computational Dynamical System
(1)離散動態系統: (2)連續動態系統: 常微分方程 偏微分方程 延遲微分方程 (3)隨機動態系統
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Computational Dynamical System
求解常微分方程的數值計算方法中,最簡單的是Euler method。由於廿世紀中期之後,電子計算機的發達且蓬勃發展,使得運用數值方法來求微分方程的解已經是一門相當專門的學科。
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Computational Dynamical System
MatLab高階常微分方程數值計算方法: one-step solver: Runge-Kutta method (ode23, ode45) multistep solver: Adams-Bashforth-Moulton method (ode113)
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離散動態系統: 3n +1
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離散動態系統: tent map
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離散動態系統: logistic map
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離散動態系統: Hénon map
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離散動態系統: predator-prey map
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離散動態系統: complex quadratic map
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連續動態系統: Duffing equation
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連續動態系統: Van der Pol oscillator
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連續動態系統: Rössler system
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連續動態系統: Lorenz system
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動態系統模型: modified logistic map
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動態系統模型: 3 2D charged particles
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動態系統模型: 3 vortices system
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Q1. Observe the behavior of the map 3n +1.
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Q2. Observe the behavior of tent map with μ = 2.
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Q3. Observe the behavior of logistic map.
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Q4. Observe the behavior of Hénon map.
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Q5. Observe the behavior of predator-prey map.
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Q6. Observe the behavior of complex quadratic map.
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Q7. Observe the behavior of Duffing equation.
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Q8. Observe the behavior of Van der Pol oscillator.
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Q9. Observe the behavior of Rössler system.
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Q10. Observe the behavior of Lorenz system.
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混沌動態系統(Chaos) 在數學和物理學中,研究非線性系統在一定條件下表現出的「混沌」現象。
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Chaos 混沌理論認為在混沌系統中,初始條件十分敏感,其微小的變化,在經過不斷放大,對未來狀態會造成極其巨大的差別。
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Chaos smoke of cigarette mike in coffee
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Chaos 1963年美國氣象學家 Edward N. Lorenz提出混沌理論(Chaos),非線性系統具有的多樣性和多尺度性。混沌理論解釋了決定系統可能產生隨機結果。此理論最大貢獻是用簡單的模型獲得明確之非周期結果。在氣象、航空及太空等領域的研究裡有重大的作用。
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Chaos: Lorenz strange attractor
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Devanvey's chaos 敏感性(sensitivity): 傳遞性(transitivity): 週期解稠密性(density):
對初始條件非常敏感,差之毫釐失之千里。 傳遞性(transitivity): 可到處遍歷。 週期解稠密性(density): 存在任意週期。
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Examine Chaos bifurcation diagram Feigenbaum constant
(period doubling bifurcation, intermittence) Feigenbaum constant spectrum analysis (FFT) Poincaré map
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Examine Chaos quasiperiodicity
Lyapunov exponent (Lyapunov characteristic exponent) Poincaré recurrence homoclinic bifurcation
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Poincaré map
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Feigenbaum constant
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MLM: modified logistic map
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Logistic map
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Modified Logistic map
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Properties of MLM Chaotic map No windows Uniform distribution
Equivalent Pseudorandom
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MLM: chaotic map
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MLM: no windows
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MLM: no windows
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MLM: uniform distribution (FFT)
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MLM: equivalent (bits error rate analysis)
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MLM: equivalent (Poincaré recurrence)
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MLM: pseudorandom (SP 800-22)
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3 2D charged particles
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3 2D charged particles
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3 2D charged particles
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References S. M. Chang, M. C. Li and W. W. Lin, Asymptotic synchronization of modified logistic hyper-chaotic systems and its applications. Nonlinear Analysis: Real World Applications, Vol. 10, Issue 2 (2009), pp. 869–880. S. M. Chang, T. C. Lin and W. W. Lin, Chaotic and Quasiperiodic Motions of Three Planar Charged Particles. Int. J. Bifurcation Chaos, Vol. 11, No. 7 (2001), pp. 1937–1951. S. M. Chang, T. C. Lin and W. W. Lin, Dynamics of Vortices in Two-Dimensional Bose-Einstein Condensates. Int. J. Bifurcation Chaos, Vol. 12, No. 4 (2002), pp. 739–764.
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References S. L. Chen, S. M. Chang, T. T. Hwang and W. W. Lin, Digital secure-communication using robust hyper-chaotic systems. Int. J. Bifurcation Chaos, Vol. 18, No. 11 (2008), pp. 1–14. T. S. Parker & L. O. Chua, Practical Numerical Algorithm for Chaotic Systems, Ch.3, Springer-Verlag, 1989. List of chaotic maps. 動態系統, 動力系統, 混沌理論.
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Thank you for your attention!
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Devanvey's chaos 傳遞性(transitivity): 可到處遍歷。
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Random vs. Chaos Identity: Random numbers: Chaotic signals:
1. Continuous Spectrum 2. Correlation Function:
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Random vs. Chaos Observable: Temporal Average for (1): Perturbation:
3. Stability: Observable: Temporal Average for (1): Perturbation: Temporal Average for (2):
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Random vs. Chaos Distinction:
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MLM: pseudorandom
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