2.3.3. Притягивающие множества
В случае, когда траектория неустойчива, но не уходит из некоторой ограниченной области фазового пространства, естественно предположить, что движению (траектории) присуща какая-то устойчивость.
Множество положительно инвариантно, если при . Множество просто инвариантно, если . Окрестностью множества называется открытое множество , включающее замыкание множества . Расстояние между точкой и множеством определяется как . ‑окрестностью множества называется окрестность, все точки которой удалены от множества на расстояние не более, чем .
Определение 2.13. Компактное инвариантное относительно потока множество называется притягивающим множеством, если для него существует окрестность такая, что почти для всех , при (т. е. при ).
Наибольшее множество , удовлетворяющее этому определению (наибольшее притягивающее множество), называется областью притяжения множества .
Реже используется термин «множество, устойчивое по Ляпунову». Множество называется устойчивым по Ляпунову, если для любого найдется , такое что для всякого , удовлетворяющего , и любого расстояние . Если к тому же расстояние при , то множество называют асимптотически устойчивым. Таким образом, притягивающее множество – это множество, асимптотически устойчивое по Ляпунову.
Казалось бы, этого определения достаточно для описания асимптотического поведения динамических систем. Однако существует ряд примеров, показывающих, что притягивающее множество может, несмотря на инвариантность, содержать внутри себя «много лишнего». Например, для системы
отрезок является притягивающим множеством. Однако практически все траектории при будут стремиться к одной из двух устойчивых неподвижных точек .
Поэтому наряду с притягивающим множеством используется также понятие аттрактора – меньшего множества, к которому стремятся «почти все» траектории динамической системы.
- Оглавление
- 3.6. Автокорреляционная функция и спектральная плотность ..118
- 3.7. Фрактальные структуры и размерность аттрактора ………123
- Введение
- 1. Модели нелинейных динамических систем
- 1.1. Потоки
- 1.2. Каскады
- 1.3. Связь уравнения движения и отображения
- 1.3.1. Непрерывное время
- 1.3.2. Дискретное время
- 1.4. Уравнения в вариациях
- 1.5. Диссипативные и консервативные системы
- 2. Регулярная динамика
- 2.1. Особые точки
- 2.1.1. Основные определения
- 2.1.2. Классификация особых точек линейных
- 2.1.3. Классификация особых точек нелинейных векторных полей
- 2.1.4. Особые точки каскада
- 2.2. Периодические решения
- 2.2.1. Переход к системе с постоянными коэффициентами
- 2.2.2. Линеаризация уравнений с периодическим решением
- 2.2.3. Построение сечения Пуанкаре
- 2.2.4. Периодические решения (циклы) каскадов
- 2.3. Инвариантные, предельные и притягивающие множества
- 2.3.1. Инвариантные множества (многообразия)
- 2.3.2. Предельные множества
- 2.3.3. Притягивающие множества
- 2.3.4. Аттрактор
- 2.3.5. Поглощающее множество
- 2.4. Устойчивость
- 2.4.1. Понятие устойчивости
- 2.4.2. Устойчивость по Ляпунову
- 2.4.3. Устойчивость по Пуассону
- 2.4.4. Структурная устойчивость
- 3. Хаотическая динамика
- 3.1. Признаки хаотического поведения
- 3.1.1. Существенная зависимость от начальных данных
- 3.1.2. Инвариантная мера
- 3.1.3. Эргодичность и перемешивание
- 3.1.4. Энтропия
- 3.1.5. Автокорреляционная функция
- 3.1.6. Фрактальная структура странных аттракторов
- 3.2. Характеристические показатели ляпунова
- 3.2.1. Непрерывные динамические системы
- 3.2.2. Дискретные динамические системы
- 3.2.3. Характеристические показатели и изменение фазового объема
- 3.2.4. Свойства характеристических показателей Ляпунова
- 3.3. Инвариантные меры динамических систем
- 3.3.1. Типы вероятностных мер
- 3.3.2. Инвариантная мера. Оператор Перрона‑Фробениуса
- 3.3.3. Эргодическая мера
- 3.3.4. Физическая мера
- 3.3.5. Устойчивость и сходимость мер
- 3.4. Эргодичность и перемешивание
- 3.4.1. Эргодичность
- 3.4.2. Перемешивание
- 3.4.3. Перекладывание