УНІВЕРСАЛЬНИЙ АЛГОРИТМ ОЦІНКИ СТАРШОГО ПОКАЗНИКА ЛЯПУНОВА В ДИСИПАТИВНІЙ ДИНАМІЧНІЙ СИСТЕМІ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.32347/0131-579X.2023.105.190-199

Ключові слова:

Експонента Ляпунова, Алгоритм Беннеттіна, Алгоритм Вольфа, Початкові умови, Хаотичне моделювання.

Анотація

При дослідженні динамічних систем часто виникає необхідність в кількісній оцінці ступеня хаотизації динамічного режиму, що реалізується в системі. На практиці для цього використовують експоненту Ляпунова –старший показник Ляпунова, що обчислюється чисельно за допомогою відомого алгоритму Беннеттіна. Наявність додатного старшого показника Ляпунова в системі вказує на швидке розбігання двох близьких траєкторій з плином часу та на чутливість до початкових значень. Алгоритм Беннеттіна добре працює і був використаний розробниками лише для консервативних систем. В наших попередніх роботах цей алгоритм було модифіковано для дисипативних систем. Однак у випадку коли геометрія атрактору системи є складною, з великою кількістю збігань та розбігань траєкторії, алгоритм Беннеттіна дає некоректно малі значення показника. Це насамперед пов’язано з тим, що проміжки зближення траєкторій враховуються алгоритмом зі знаком мінус, що зменшує остаточний результат обчислення і призводить до значної похибки такої оцінки. За визначенням, хаотичний атрактор, як і взагалі будь-який атрактор в дисипативній динамічній системі, є обмеженою множиною точок у фазовому просторі динамічної системи, що свідчить про обов’язкове зближення зображуючих точок на ньому. В даній роботі запропоновано модифікацію алгоритму Беннеттіна, що дозволяє враховувати описану вище особливість атракторів дисипативних динамічних систем. Новий алгоритм дозволяє збільшити точність розрахунків та розширити область застосування зазначеного методу. Цей універсальний алгоритм застосовано до математичної моделі, що описує генерацію хрестоподібних хвиль в прямокутному басейні скінченних розмірів. Показано переваги алгоритму порівняно з класичним алгоритмом Беннеттіна.

Біографії авторів

Тетяна Краснопольська, Інститут гідромеханіки НАНУ

д.ф.-м.н., проф.

Євгеній Печук, Інститут гідромеханіки НАНУ

к.ф.-м.н.

Посилання

Література

Benettin G., Galgani L., Strelcyn J.M. Kolmogorov entropy and numerical experiments. Phys. Rev., 1976. A4. P. 2338 – 2342.

Benettin G., Galgani L., Giorgilli A., Strelcyn J.M. Lyapunov Characteristic Exponents for smooth dynamical systems and for Hamiltonian systems; A method for computing all of them. Meccanica, 1980. P. 9 – 30.

Wolf A., Swift J.B., Swinney H.L., Vastano J.A. Determining Lyapunov exponents from a time series. Physica 16 D, 1985. P. 285 – 317.

Takens F. Detecting strange attractors in turbulence. Lecture Notes in Mathematics, Springer-Verlag, Berlin, 1980. P. 366 – 381.

Kuznetsov S. P. Dynamic chaos. M.: Fizmatlit, 2001. 320p.

Pechuk V. D., Krasnopolskaya T. S., Pechuk E.D. Maximum Lyapunov Exponent Calculation. In: Skiadas, C.H., Dimotikalis, Y. (eds) 14th Chaotic Modeling and Simulation International Conference. CHAOS 2021. Springer Proceedings in Complexity. Springer Nature Switzerland AG 2022, 2022. P. 327-335.

Laskar J., Froscchle K., Celletti A. Measuring chaos using the numerical analysis of fundamental frequencies, Appendix to the standard map. Translation from English - A.G. Arzamastseva, Moscow : Mir. 1992. 345p.

Golovko V. A. Neural network methods for processing chaotic processes. Scientific session of MEPhI , Moscow: MEPhI, 2005. P. 43 – 91.

Moon F. Chaotic oscillations, Translation from English. Yu. A. Danilova and A.M.Shukurova, Moscow : Mir, 1990. 356p.

Berger P., Pomo I., Vidal K. Order in chaos. On the deterministic approach to turbulence, Translated from French. Yu.A. Danilova, Moscow : Mir, 1991. 432p.

Crutchfield D. P. Chaos. In the world of science, 1987. Vol. 2. P. 18 – 28.

Oseledets V. I., Multiplicative ergodic theorem. Lyapunov characteristic exponents of dynamical systems. Proceedings of the Moscow Mathematical Society, 1968. Vol. 19. P. 179 – 210.

Krasnopolskaya T. S., Pechuk E.D. Peculiarities of Parametric Resonances in Cross-waves, Chaotic Modeling and Simulation (CMSIM) 3, 2016. P. 377-385.

References

Benettin G., Galgani L., Strelcyn J.M. Kolmogorov entropy and numerical experiments. Phys. Rev., 1976. A4. P. 2338 – 2342. {in English}

Benettin G., Galgani L., Giorgilli A., Strelcyn J.M. Lyapunov Characteristic Exponents for smooth dynamical systems and for Hamiltonian systems; A method for computing all of them. Meccanica, 1980. P. 9 – 30. {in English}

Wolf A., Swift J.B., Swinney H.L., Vastano J.A. Determining Lyapunov exponents from a time series. Physica 16 D, 1985. P. 285 – 317. {in English}

Takens F. Detecting strange attractors in turbulence. Lecture Notes in Mathematics, Springer-Verlag, Berlin, 1980, P. 366 – 381. {in English}

Kuznetsov S. P. Dynamic chaos. Moscow : Fizmatlit, 2001. 320p. {in Russian}

Pechuk V. D., Krasnopolskaya T. S., Pechuk E.D. Maximum Lyapunov Exponent Calculation. In: Skiadas, C.H., Dimotikalis, Y. (eds) 14th Chaotic Modeling and Simulation International Conference. CHAOS 2021. Springer Proceedings in Complexity. Springer Nature Switzerland AG 2022, 2022. P. 327-335. {in English}

Laskar J., Froscchle K., Celletti A. Measuring chaos using the numerical analysis of fundamental frequencies, Appendix to the standard map. Translation from English - A.G. Arzamastseva, Moscow : Mir, 1992. 345p. {in Russian}

Golovko V. A. Neural network methods for processing chaotic processes. Scientific session of MEPhI , Moscow: MEPhI, 2005. P. 43 – 91. {in Russian}

Moon F. Chaotic oscillations, Translation from English. Yu. A. Danilova and A.M.Shukurova, M.: Mir, 1990, 356p. {in Russian}

Berger P., Pomo I., Vidal K. Order in chaos. On the deterministic approach to turbulence, Translated from French. Yu.A. Danilova, M.: Mir, 1991, 432p. {in Russian}

Crutchfield D. P. Chaos. In the world of science, 1987. Vol. 2. P. 18 – 28. {in English}

Oseledets V. I., Multiplicative ergodic theorem. Lyapunov characteristic exponents of dynamical systems. Proceedings of the Moscow Mathematical Society, 1968. Vol. 19. P. 179 – 210. {in Russian}

Krasnopolskaya T. S., Pechuk E.D. Peculiarities of Parametric Resonances in Cross-waves, Chaotic Modeling and Simulation (CMSIM) 3, 2016. P. 377-385. {in English}

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-02-02