Friday, December 23, 2011

Гордон - Диалоги: Нелинейный мир (25.09.2002)



http://www.youtube.com/watch?v=sK2vMwsSHyY


Динами́ческий ха́ос — явление в теории динамических систем, при котором поведение нелинейной системы выглядит случайным, несмотря на то, что оно определяется детерминистическими законами.

Причиной появления хаоса является неустойчивость (чувствительность) по отношению к начальным условиям и параметрам: малое изменение начального условия со временем приводит к сколь угодно большим изменениям динамики системы.

Так как начальное состояние физической системы не может быть задано абсолютно точно (например, из-за ограничений измерительных инструментов), то всегда необходимо рассматривать некоторую (пусть и очень маленькую) область начальных условий. При движении в ограниченной области пространства экспоненциальная расходимость с течением времени близких орбит приводит к перемешиванию начальных точек по всей области.

После такого перемешивания бессмысленно говорить о координате частицы, но можно найти вероятность её нахождения в некоторой точке.

http://ru.wikipedia.org/wiki/Динамический Хаос

К примеру:


Ниже есть продолжение. (также приведён и развёрнутый план дискуссии).



Задача трёх тел (в астрономии) — частная задача небесной механики, состоящая в определении относительного движения трёх тел (материальных точек), взаимодействующих по закону тяготения Ньютона (например, Солнца, Земли и Луны). В общем случае не существует решения этой задачи в виде конечных аналитических выражений. Известно только 5 точных решений для специальных начальных скоростей и координат объектов.


Приблизительные траектории трёх одинаковых тел, находившихся в вершинах неравнобедренного треугольника и обладавших нулевыми начальными скоростями


...Брунс (нем. Heinrich Bruns) и Пуанкаре доказали, что систему дифференциальных уравнений для движения трёх тел невозможно свести к интегрируемой, разложив её на независимые уравнения. Открытие показало, что динамические системы не изоморфны. Простые интегрируемые системы допускают разложение на невзаимодействующие подсистемы, но в общем случае исключить взаимодействия невозможно.

http://ru.wikipedia.org/wiki/Задача трёх тел

Также следует отметить, что


Чувствительность к начальным условиям в такой системе означает, что все точки, первоначально близко приближенные между собой, в будущем имеют значительно отличающиеся траектории. Таким образом, произвольно небольшое изменение текущей траектории может привести к значительному изменению в её будущем поведении. Доказано, что последние два свойства фактически подразумевают чувствительность к первоначальным условиям (альтернативное, более слабое определение хаоса использует только первые два свойства из вышеупомянутого списка).

Чувствительность к начальным условиям более известна как «Эффект бабочки». Термин возник в связи со статьёй «Предсказание: Взмах крыльев бабочки в Бразилии вызовет торнадо в штате Техас», которую Эдвард Лоренц в 1972 году вручил американской «Ассоциации для продвижения науки» в Вашингтоне. Взмах крыльев бабочки символизирует мелкие изменения в первоначальном состоянии системы, которые вызывают цепочку событий, ведущих к крупномасштабным изменениям. Если бы бабочка не хлопала крыльями, то траектория системы была бы совсем другой, что в принципе доказывает определённую линейность системы. Но мелкие изменения в первоначальном состоянии системы, могут и не вызывать цепочку событий.


http://ru.wikipedia.org/wiki/Теория хаоса#Чувствительность к начальным условиям


История вопроса:

Первым исследователем хаоса был Анри Пуанкаре. В 1880-х, при изучении поведения системы с тремя телами, взаимодействующими гравитационно, он заметил, что могут быть непериодические орбиты, которые постоянно и не удаляются и не приближаются к конкретной точке. В 1898 Жак Адамар издал влиятельную работу о хаотическом движении свободной частицы, скользящей без трения по поверхности постоянной отрицательной кривизны. В своей работе «бильярд Адамара» он доказал, что все траектории непостоянны и частицы в них отклоняются друг от друга с положительной экспонентой Ляпунова.

Почти вся более ранняя теория, под названием эргодическая теория, была разработана только математиками. Позже нелинейные дифференциальные уравнения изучали Г. Биргхоф, A. Колмогоров, M. Каретник, Й. Литлвуд и Стивен Смэйл. Кроме С. Смэйла, на изучение хаоса всех их вдохновила физика: поведение трёх тел в случае с Г. Биргхофом, турбуленция и астрономические исследования в случае с А. Колмогоровым, радиотехника в случае с М. Каретником и Й. Литлвудом. Хотя хаотическое планетарное движение не изучалось, экспериментаторы столкнулись с турбуленцией в жидкости и непериодическими колебаниями в радио-схемах, не имея достаточной теории чтобы это объяснить.

Несмотря на попытки понять хаос в первой половине двадцатого столетия, теория хаоса как таковая начала формироваться только с середины столетия. Тогда для некоторых учёных стало очевидно, что преобладающая в то время линейная теория просто не может объяснить некоторые наблюдаемые эксперименты подобно логистическому отображению. Чтобы заранее исключить неточности при изучении — простые «помехи» в теории хаоса считали полноценной составляющей изучаемой системы. Основным катализатором для развития теории хаоса стала электронно-вычислительная машина. Большая часть математики в теории хаоса выполняет повторную итерацию простых математических формул, которые делать вручную непрактично. Электронно-вычислительные машины делали такие повторные вычисления достаточно быстро, тогда как рисунки и изображения позволяли визуализировать эти системы.

Одним из пионеров в теории хаоса был Эдвард Лоренц, интерес которого к хаосу появился случайно, когда он работал над предсказанием погоды в 1961 году. Погодное Моделирование Лоренц выполнял на простом цифровом компьютере McBee LGP-30. Когда он захотел увидеть всю последовательность данных, тогда, чтобы сэкономить время, он запустил моделирование с середины процесса. Хотя это можно было сделать введя данные с распечатки, которые он вычислил в прошлый раз.

К его удивлению погода, которую машина начала предсказывать, полностью отличалась от погоды, рассчитанной прежде. Лоренц обратился к компьютерной распечатке. Компьютер работал с точностью до 6 цифр, но распечатка округлила переменные до 3 цифр, например значение 0.506127 было напечатано как 0.506. Это несущественное отличие не должно было иметь фактически никакого эффекта. Однако Лоренц обнаружил, что малейшие изменения в первоначальных условиях вызывают большие изменения в результате. Открытию дали имя Лоренца и оно доказало, что Метеорология не может точно предсказать погоду на период более недели. Годом ранее, Бенуа Мандельброт нашёл повторяющиеся образцы в каждой группе данных о ценах на хлопок. Он изучал теорию информации и заключил, что Структура помех подобна набору Регента: в любом масштабе пропорция периодов с помехами к периодам без них была константа — значит ошибки неизбежны и должны быть запланированы. Мандельброт описал два явления: «эффект Ноя», который возникает, когда происходят внезапные прерывистые изменения, например, изменение цен после плохих новостей" и «эффект Иосифа» в котором значения постоянны некоторое время, но все же внезапно изменяются впоследствии. В 1967 он издал работу «Какой длины побережье Великобритании? Статистические данные подобностей и различий в измерениях» доказывая, что данные о длине береговой линии изменяются в зависимости от масштаба измерительного прибора. Он утверждал, что клубок бечевки кажется точкой, если его рассматривать издалека (0-мерное пространство), он же будет клубком или шаром, если его рассматривать достаточно близко (3-мерное пространство) или может выглядеть замкнутой кривой линией сверху (1-мерное пространство). Он доказал, что данные измерения объекта всегда относительны и зависят от точки наблюдения.

Объект, изображения которого являются постоянными в различных масштабах («самоподобие») является фракталом (например кривая Коха или «снежинка»). В 1975 году Мандельброт опубликовал работу «Фрактальная геометрия природы», которая стала классической теорией хаоса. Некоторые биологические системы, такие как система кровообращения и бронхиальная система, подходят под описание фрактальной модели.
Турбулентные потоки воздуха от крыла самолета, образующиеся во время его посадки. Изучение критической точки, после которой система создает турбулентность, были важны для развития теории Хаоса. Например, советский физик Лев Ландау разработал Ландау-Хопф теорию турбулентности. Позже, Дэвид Руелл и Флорис Тейкнс предсказали, вопреки Ландау, что турбулентность в жидкости могла развиться через странный аттрактор, то есть основную концепцию теории хаоса

Явления хаоса наблюдали многие экспериментаторы ещё до того, как его начали исследовать. Например, в 1927 году Ван дер Поль, а в 1958 году П. Ивес. 27 ноября 1961 Й. Уэда, будучи аспирантом в лаборатории Киотского университета, заметил некую закономерность и назвал её «случайные явления превращений», когда экспериментировал с аналоговыми вычислительными машинами. Тем не менее его руководитель не согласился тогда с его выводами и не позволил ему представить свои выводы общественности до 1970 года. В декабре 1977 Нью-Йоркская академия наук организовала первый симпозиум о теории хаоса, который посетили Дэвид Руелл, Роберт Мей, Джеймс А. Иорк, Роберт Шоу, Й. Даян Фермер, Норман Пакард и метеоролог Эдвард Лоренц. В следующем году, Митчелл Феидженбом издал статью «Количественная универсальность для нелинейных преобразований», где он описал логистические отображения. М. Феидженбом применил рекурсивную геометрию к изучению естественных форм, таких как береговые линии. Особенность его работы в том, что он установил универсальность в хаосе и применял теорию хаоса ко многим явлениям. В 1979 Альберт Дж. Либчейбр на симпозиуме в Осине, представил свои экспериментальные наблюдения каскада раздвоения, который ведет к хаосу. Его наградили премией Вольфа в физике вместе с Митчеллом Дж. Фейгенбаумом в 1986 «за блестящую экспериментальную демонстрацию переходов к хаосу в динамических системах». Тогда же в 1986 Нью-Йоркская Академия Наук вместе с национальным Институтом Мозга и центром Военно-морских исследований организовали первую важную конференцию по хаосу в биологии и медицине. Там, Бернардо Уберман продемонстрировал математическую модель глаза и нарушений его подвижности среди шизофреников. Это привело к широкому применению теории хаоса в физиологии в 1980-х, например в изучении патологии сердечных циклов. В 1987 Пер Бак, Чао Тан и Курт Висенфелд напечатали статью в газете, где впервые описали систему самодостаточности (СС), которая является одним из природных механизмов. Многие исследования тогда были сконцентрированы вокруг крупномасштабных естественных или социальных систем. CC стала сильным претендентом на объяснение множества естественных явлений, включая: землетрясения, солнечные всплески, колебания в экономических системах, формирование ландшафта, лесные пожары, оползни, эпидемии и биологическая эволюция. Учитывая нестабильное и безмасштабное распределение случаев возникновения, странно, что некоторые исследователи предложили рассмотреть как пример CC возникновение войн. Эти «прикладные» исследования включали в себя две попытки моделирования: разработка новых моделей и приспособление существующих к данной естественной системе.

В тот же самый год Джеймс Глеик издал работу «Хаос: создание новой науки», которая стала бестселлером и представила широкой публике общие принципы теории хаоса и её хронологию. Теория хаоса прогрессивно развивалась как межпредметная и университетская дисциплина, главным образом под названием анализ нелинейных систем. Опираясь на концепцию Томаса Куна о парадигме сдвига, много « учёных-хаотиков» (так они сами назвали себя) утверждали, что эта новая теория и есть пример сдвига. Доступность более дешевых, более мощных компьютеров расширяет возможности применения теории хаоса. В настоящее время, теория хаоса продолжает быть очень активной областью исследований, вовлекая много разных дисциплин (математика, топология, физика, биология, метеорология, астрофизика, теория информации, и т. д.).


http://ru.wikipedia.org/wiki/Теория хаоса#Хронология


Важный нюанс:

Только по исходным данным трудно сказать, каким является наблюдаемый процесс — случайным или хаотическим, потому что практически не существует явного чистого 'сигнала' отличия. Всегда будут некоторые помехи, даже если их округлять или не учитывать. Это значит, что любая система, даже если она детерминированная, будет содержать немного случайностей. Чтобы отличить детерминированный процесс от стохастического, нужно знать, что детерминированная система всегда развивается по одному и тому же пути от данной отправной точки. Таким образом, чтобы проверить процесс на детерминизм необходимо:

1. выбрать тестируемое состояние;
2. найти несколько подобных или почти подобных состояний; и
3. сравнить их развитие во времени.

Погрешность определяется как различие между изменениями в тестируемом и подобном состояниях. Детерминированная система будет иметь очень маленькую погрешность (устойчивый, постоянный результат) или она будет увеличиваться по экспоненте со временем (хаос). Стохастическая система будет иметь беспорядочно распределенную погрешность.

По существу все методы определения детерминизма основываются на обнаружении состояний, самых близких к данному тестируемому (то есть, измерению корреляции, экспоненты Ляпунова, и т.д.). Чтобы определить состояние системы обычно полагаются на пространственные методы определения стадии развития. Исследователь выбирает диапазон измерения и исследует развитие погрешности между двумя близлежащими состояниями. Если она выглядит случайной, тогда нужно увеличить диапазон, чтобы получить детерминированную погрешность. Кажется, что это сделать просто, но на деле это не так. Во-первых, сложность состоит в том, что, при увеличении диапазона измерения, поиск близлежащего состояния требует намного большего количества времени для вычислений чтобы найти подходящего претендента. Если диапазон измерения выбран слишком маленьким, то детерминированные данные могут выглядеть случайными, но если диапазон слишком большой, то этого не случится — метод будет работать.

Когда в нелинейную детерминированную систему вмешиваются внешние помехи, её траектория постоянно искажается. Более того, действия помех усиливаются из-за нелинейности и система показывает полностью новые динамические свойства. Статистические испытания, пытающиеся отделить помехи от детерминированной основы или изолировать их, потерпели неудачу. При наличии взаимодействия между нелинейными детерминированными компонентами и помехами, в результате появляется динамика, которую традиционные испытания на нелинейность иногда не способны фиксировать.

http://ru.wikipedia.org/wiki/Теория хаоса#Различия между случайными и хаотическими данными


Развернутый план дискуссии:
Форматирование не сохранено. Сокращено.


Что такое «Нелинейность»? Научный термин или слово из обыденного языка? Термин пришел из математической теории нелинейных дифференциальных уравнений...

...Познание последних двух веков — это математическое моделирование. Еще Кант говорил, что в каждой теории ровно столько науки, сколько в ней математики. Об этом говорили также Гегель, Вернадский, Карл Маркс. Не говоря о том, что все физики, химики, инженеры, а также современные молекулярные биологи, экологи, экономисты мыслят в форме математических или компьютерных моделей...

...До второй половины 20 века основным аппаратом математического моделирования были линейные дифференциальные уравнения. Их умели решать аналитически, без компьютеров. Эти уравнения легли в основу механики, теории электричества, строительного дела, баллистики. Основными свойствами таких уравнений являются однозначность и единственность решений, что соответствует представлениям о детерминизме и однозначности причинно-следственных связей. Именно эти свойства системы дают возможность научного эксперимента — возможности воспроизвести явление в разных лабораториях в разное время. Возможность быть описанными линейными уравнениями ограничивало поле научного исследования воспроизводимыми явлениями...

...Нелинейные уравнения научились решать на компьютерах и исследовать в конце 20 века. Оказалось, что достаточно простые, но нелинейные математические объекты могут обладать замечательными свойствами: несколькими решениями в зависимости от начальных условий, демонстрировать колебания и хаотическое поведение.

Такие свойства систем мы наблюдаем ежедневно в жизни, но в линейной науке все невоспроизводимые явления исключались из сферы «настоящей науки». Возможность описывать неопределенность, колебания, хаос в пространстве и времени сделали нелинейную науку возможным аппаратом для биологии, экологии, психологии, социологии (теория катастроф)...

...в 70-е годы специалист по квантовой оптике из Штудтгарта Герман Хакен вводит в обиход удачный греческий термин «Синергетика» (син — совместно, эрго — действовать), буквально теория кооперативных явлений, коллективного поведения множества подобных элементов произвольной природы образующих систему. При этом сами коллективные переменные немногочисленны, их принято называть параметрами порядка, и они управляют, дирижируют поведением всех остальных переменных системы, и именно для них удается записать и исследовать вполне обозримые динамические уравнения. Примеры параметров порядка это и порыв ветра, представляющий усредненное движение молекул, и общественное мнение, и когерентное излучение лазером. Целью синергетики, в большой мере, является отыскание и исследование поведения параметров порядка в зависимости от внешних, так называемых, управляющих параметров задачи, но сегодня круг ее методов намного шире, и именно в этом, расширительном понимании термин прижился в Германии и России. Такой подход интегрирует самые современные математические методы, перечень которых постоянно пополняется...

В 80–90 годы продолжается изучение динамического хаоса и проблемы сложности. В связи с созданием новых поколений мощных ЭВМ, развиваются фрактальная геометрия (Б. Мандельброт), геометрия самоподобных объектов (облака, кроны дерева, береговая линия), которая описывает структуры динамического хаоса и позволяет эффективно сжимать информацию при распознавании и хранении образов. Обнаружены универсальные сценарии перехода к хаосу (А. Н. Шарковский, М. Фейгенбаум, Ив. Помо). Открыт феномен самоорганизованной критичности в поведении сложных систем, модель кучи песка, с которой непредсказуемо сходят лавинки по мере насыпания кучи (П. Бак), причем, распределение вероятностей схода лавинок (Паретто) описывает и кризисы на финансовых рынках и землетрясения и аварии на атомных электростанциях. Моделируется поведение сред клеточных автоматов и нейрокомпьютеров, описывающих активные среды и социальные явления; распознавание образов и процессы обучения, проблемы искусственного интеллекта и медицины, генерации ценной информации и управление хаосом (ДЖ. Хопфилд, С. Гроссберг, Д. С. Чернавский, Г. Хакен, В. Эбелинг, В. С. Анищенко). Развиваются динамические концепции времени И. Пригожина, решающие проблемы необратимости времени.


...Нелинейность. Гомеостаз системы обычно осуществляется именно на уровне линейных колебаний около оптимальных параметров, поэтому так важен простой линейный случай. Кроме того, он экономит наши интеллектуальные усилия. Определяющим свойством линейных систем является принцип суперпозиции: сумма решений есть решение, или иначе — результат суммарного воздействия на систему есть сумма результатов, так называемый линейный отклик системы, прямо пропорциональный воздействию.

Итак, нелинейность есть нарушение принципа суперпозиции в некотором явлении: результат действия суммы причин не равен сумме результатов отдельных причин. В гуманитарном, качественном смысле: результат не пропорционален усилиям, целое не есть сумма его частей и т. д. Можно сказать, что нелинейность «живет», ярко проявляется вблизи границ существования системы. Например, органы чувств имеют нелинейные характеристики чувствительности, границы восприятия; таково же и чувство меры.

Сами человеческие отношения носят крайне нелинейный характер, хотя бы потому, что вблизи границы чувств, эмоций поведение становится «неадекватным». Кроме того, коллективные действия не сводятся к простой сумме индивидуальных независимых действий. Не линейна всегда и задача принятия решения, выбора. В кризисных ситуациях, повсеместных в наше время, востребуются именно нелинейные методы, нелинейное мышление; которое включает линейные стратегии, но лишь как важный частный случай...

В последние десятилетия активно изучаются системы, в которых хаотическое поведение является нормой, а не кратковременной аномалией, связанной с кризисом системы. Это, прежде всего турбулентность, климатические модели, плазма. Конструктивными примерами хаоса является разнообразие форм жизни биосферы, гарантирующее ее устойчивость; наличие легкой хаотичности ритмов сердца, являющееся признаком хорошей адаптивности сердечно-сосудистой системы; необходимый для устойчивости элемент стихийности рынка и. т. д. Для таких систем структурами динамического хаоса будут причудливые самоподобные объекты — фракталы...

Библиография

Аршинов В. И., Буданов В. Г. Когнитивные основания синергетики. Синергетическая парадигма. Нелинейные идеи в науке и искусстве. М., 2001.

Аршинов В. И. Синергетика как феномен постнеклассической науки. М., 1999.

Буданов В. Г. Трансдисциплинарное образование и принципы синергетики//Синергетическая парадигма. М., 2000.

Буданов В. Г. Синергетическая алгебра гармонии//Синергетическая парадигма. М., 2000.

Василькова В. В. Синергетика. Порядок и хаос в развитии социальных систем. СПб., 1999.

Капица С. П., Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г. Синергетика и прогнозы будущего. М., 1997.

Курдюмов С. П., Князева Е. Н. Законы эволюции и самоорганизации. М., 1981.

Малинецкий Г. Г., Потапов А. Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М., 2000.

Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. М., 1986.

Ризниченко Г. Ю. Лекции по математическим моделям в биологии. Ижевск, 2002.

Ризниченко Г. Ю., Рубин А. Б. Математические модели биологических продукционных процессов. М., 1999.

Степин В. С. Теоретическое знание. М., 1999.

Хакен Г. Синергетика. М., 1985.

Чернавский Д. С. Синергетика и информация. М., 2001.

Шустер Г. Детерминированный хаос. М., 1988.

Тема № 144

Эфир 25.09.2002

Хронометраж 50:00

http://gordon0030.narod.ru/archive/8716/index.html

No comments:

Post a Comment