李雅普诺夫指数
空间相邻轨迹的平均指数发散率的数值特征
表示相空间相邻轨迹的平均指数发散率的数值特征。又称李雅普诺夫特征指数,是用于识别混沌运动若干数值的特征之一。
定义
考虑两个系统
设其初始值微小误差为
经过一次迭代后有
其中
第二次迭代得到
········
经过第n次迭代得
可见,两个系统对初始扰动的敏感度由导数|df/dx|在x0处的值决定,它与初始值x0有关。映射整体对初值敏感性需对全部初始条件平均,要进行n次迭代
每次迭代平均分离值为
两个系统如果初始存在微小的差异,随着时间(或迭代次数)产生分离,分离程度常用李雅普诺夫(Lyapunov)指数来度量,它为几何平均值的对数
式中xn为第n次迭代值。令n趋于无穷,得到李雅普诺夫指数的计算公式:
应用
利用李雅普诺夫指数λ,相空间内初始时刻的两点距离将随时间(迭代次数)作指数分离:
在一维映射中只有一个λ值,而在多位相空间情况下一般就有多个λ,而且沿着相空间的不同方向,λ值一般也不同。
设ε0为多维相空间中两点的初始距离,经过n次迭代以后两点间的距离为:
式中指数λi可正可负,当其为正时表示沿该方向扩展,为负数时表示沿该方向收缩。在经过一段时间(数次迭代)以后,两个不同李雅普诺夫指数将使相空间中原来的圆演变为椭圆。
稳定体系的相轨线相应于趋向某个平衡点,如果出现越来越远离平衡点,则系统是不稳定的。系统只要有一个正值就会出现混沌运动。
判断一个非线性系统是否存在混沌运动时,需要检查它的李雅普诺夫指数λ是否为正值。
在高维相空间中大于零的李雅普诺夫指数可能不止一个,这样体系的运动将更为复杂。人们称高维相空间中有多个正值指数的混沌为超混沌。推广到高维空间后,有指数(λ1,λ2,λ3,···)的值决定的各种类型的吸引子可以归纳为:
参考资料
最新修订时间:2024-06-30 00:28
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