Фазовый объём. Теорема Лиувилля: различия между версиями

Материал из sawiki
Перейти к навигации Перейти к поиску
 
(не показано 27 промежуточных версий этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
 
== Определения ==
 
== Определения ==
 
'''Определение 1.'''
 
'''Определение 1.'''
[[Файл:Pred4.png|мини]]
+
[[Файл:Pred_png_1.png|300px|right]]
 
Пусть рассматривается система обыкновенных дифференциальных уравнений:
 
Пусть рассматривается система обыкновенных дифференциальных уравнений:
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
\frac{dx_i}{dt}=f_i(x),\quad \text{где}\quad x\in \mathbb{R}^n\quad \text{и}\quad f\in \mathbb{R}^n;\\
+
\frac{dx_i}{dt}=f_i(x),\quad \text{где}\quad x=(x_1,...,x_n)\in \mathbb{R}^n,\\
 +
f_i(x)\: — \text{ компоненты вектор-функции } f(x)=\big(f_1(x),...,f_n(x)\big);\\
 
x(0)=x_0\in D_0.
 
x(0)=x_0\in D_0.
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
 
Введём обозначение для множества решений системы в фиксированный момент времени:
 
Введём обозначение для множества решений системы в фиксированный момент времени:
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
D_t=\left\{\,x(\,t;x_0),\quad x_0\in D_0\right\}.
+
D_t=\left\{\,x(t,x_0),\quad x_0\in D_0\right\}.
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
Подсчитаем объём множества $$D_t,$$ воспользовавшись определением [https://ru.wikipedia.org/wiki/Кратный_интеграл кратного интеграла].
+
'''Фазовым объёмом''' множества $$D_t$$ называется выражение, определяемое по [https://ru.wikipedia.org/wiki/Кратный_интеграл интегральной] формуле:
\begin{gather*}
+
\begin{equation}
 
%V_t=\underbrace{\int...\int}_{D_t} dx_1\,dx_2...dx_n.
 
%V_t=\underbrace{\int...\int}_{D_t} dx_1\,dx_2...dx_n.
 +
\label{eq:0}
 
V_t=\int\limits_{D_t} dx_1 dx_2...dx_n.\\
 
V_t=\int\limits_{D_t} dx_1 dx_2...dx_n.\\
\end{gather*}
+
\end{equation}
Это и есть определение '''фазового объёма''' множества $$D_t.$$
 
 
<br>
 
<br>
 
'''Определение 2.'''
 
'''Определение 2.'''
  
Величина $$\frac{dv_t}{dt}$$ называется '''изменением фазового объёма.'''
+
Величина $$\dfrac{dV_t}{dt}$$ называется '''изменением фазового объёма.'''
 
== Вспомогательные леммы ==
 
== Вспомогательные леммы ==
 
'''Лемма 1.''' (Уравнение в вариациях)
 
'''Лемма 1.''' (Уравнение в вариациях)
Строка 26: Строка 27:
 
$$\quad$$ Пусть задана система обыкновенных дифференциальных уравнений:
 
$$\quad$$ Пусть задана система обыкновенных дифференциальных уравнений:
 
\begin{equation}
 
\begin{equation}
\label{1}
+
\label{eq:1}
\frac{dx}{dt}=f(x),\quad \text{где}\quad x\in \mathbb{R}^n\quad \text{и}\quad f\in \mathbb{R}^n;
+
\frac{dx}{dt}=f(x),\quad \text{где}\quad x=(x_1,...,x_n)\in \mathbb{R}^n \quad \text{и}\quad f(x)=\big(f_1(x),...,f_n(x)\big);
 
\end{equation}
 
\end{equation}
  
 
\begin{equation}
 
\begin{equation}
 +
\label{eq:2}
 
x(0)=y, \quad y\in D_0.
 
x(0)=y, \quad y\in D_0.
 
\end{equation}
 
\end{equation}
 
[[Файл:pic1.jpg|200px|thumb|right]]
 
[[Файл:pic1.jpg|200px|thumb|right]]
  
Считаем, что $$x(t;y)$$ - решение системы (1-2) является дважды непрерывно дифференцируемой вектор-функцией в некоторой области, в которой и происходит рассмотрение леммы.
+
Считаем, что $$x(t,y)$$ решение системы \eqref{eq:1}-\eqref{eq:2} является дважды непрерывно дифференцируемой вектор-функцией в некоторой области, в которой и происходит рассмотрение леммы.
  
Составим следующие матрицы:
+
Запишем матрицу чувствительности начальных данных:
  
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
&\frac{\partial x(t;y)}{\partial y}=\bigg(\frac{\partial x_i}{\partial y_j}\bigg)_{i,j=\overline{1,n}}.\\
+
&\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}=\bigg(\frac{\partial x_i}{\partial y_j}\bigg)_{i,j=\overline{1,n}}=
&\frac{\partial f}{\partial x}=\bigg(\frac{\partial f_i}{\partial x_j}\bigg)_{i,j=\overline{1,n}}.
+
\begin{pmatrix}
 +
  \frac{\partial x_1}{\partial y_1}& \frac{\partial x_1}{\partial y_2}& ... & \frac{\partial x_1}{\partial y_n}\\
 +
  \frac{\partial x_2}{\partial y_1}& \frac{\partial x_2}{\partial y_2}& ... & \frac{\partial x_2}{\partial y_n}\\
 +
  ...&...&...&...\\
 +
  \frac{\partial x_n}{\partial y_1}& \frac{\partial x_n}{\partial y_2}& ... & \frac{\partial x_n}{\partial y_n}\\
 +
\end{pmatrix}.
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
$$\frac{\partial x_k}{\partial y_j}$$- скорость изменения координаты $$x_k$$ в зависимости от начального значения $$y_j.$$
+
В этой матрице $$\dfrac{\partial x_i}{\partial y_j}$$ скорость изменения координаты $$x_i$$ в зависимости от начального значения $$y_j.$$
  
$$\frac{\partial x}{\partial y}$$- матрица чувствительности начальных данных.
+
Запишем ещё одну матрицу:
  
 +
\begin{gather*}
 +
&\frac{\partial f}{\partial x}=\bigg(\frac{\partial f_i}{\partial x_j}\bigg)_{i,j=\overline{1,n}}=
 +
\begin{pmatrix}
 +
  \frac{\partial f_1}{\partial x_1}& \frac{\partial f_1}{\partial x_2}& ... & \frac{\partial f_1}{\partial x_n}\\
 +
  \frac{\partial f_2}{\partial x_1}& \frac{\partial f_2}{\partial x_2}& ... & \frac{\partial f_2}{\partial x_n}\\
 +
  ...&...&...&...\\
 +
  \frac{\partial f_n}{\partial x_1}& \frac{\partial f_n}{\partial x_2}& ... & \frac{\partial f_n}{\partial x_n}\\
 +
\end{pmatrix}.
 +
\end{gather*}
  
Тогда справедливо матричное равенство (уравнение в вариациях):
+
Тогда лемма утверждает, что справедливо матричное равенство (уравнение в вариациях):
\begin{equation}
+
\begin{gather*}
\frac{d}{dt}\bigg(\frac{\partial x(t;y)}{\partial y}\bigg)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot\bigg(\frac{\partial x(t;y)}{\partial y}\bigg).
+
\frac{d}{dt}\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg).
\end{equation}
+
\end{gather*}
 
''Доказательство''.
 
''Доказательство''.
  
 +
Распишем покомпонентно систему \eqref{eq:1}:
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
(1)\Leftrightarrow \frac{dx_k(t;y)}{dt}=f_k\big(x(t;y)\big) \quad \bigg| \cdot \frac{\partial}{\partial y_j}\\
+
\frac{dx_i(t,y)}{dt}=f_i\big(x(t,y)\big) \quad \bigg| \cdot \frac{\partial}{\partial y_j}\\
\frac{\partial}{\partial y_j}\frac{dx_k(t;y)}{dt}=\left\{\text{Переставим операции местами, в силу гладкости}\right\}=\frac{d}{dt}\frac{\partial x_k(t;y)}{\partial y_j}=\frac{\partial}{\partial y_j}\Big(f_k\big(x(t;y)\big)\Big)=\\
+
\frac{\partial}{\partial y_j}\bigg(\frac{dx_i(t,y)}{dt}\bigg)=\frac{\partial}{\partial y_j}\Big(f_i\big(x(t,y)\big)\Big).\\
=\sum\limits_{s=1}^n \frac{\partial f_k}{\partial x_s} \cdot \frac{\partial x_s}{\partial y_j}=\bigg(\frac{\partial f_k}{\partial x_1},...,\frac{\partial f_k}{\partial x_n}\bigg)\cdot\bigg(\frac{\partial x_1}{\partial y_j},...,\frac{\partial x_n}{\partial y_j}\bigg)^T=\frac{\partial f_k}{\partial x}\cdot\bigg(\frac{\partial x(t;y)}{\partial y_j}\bigg).
 
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
 +
[https://ru.wikipedia.org/wiki/Равенство_смешанных_производных Переставим операции] местами, в силу достаточной гладкости функции:
 +
\begin{gather*}
 +
\frac{d}{dt}\bigg(\frac{\partial x_i(t,y)}{\partial y_j}\bigg)=\frac{\partial}{\partial y_j}\Big(f_i\big(x(t,y)\big)\Big)=\\
 +
=\sum\limits_{s=1}^n \frac{\partial f_i}{\partial x_s} \cdot \frac{\partial x_s}{\partial y_j}=\bigg(\frac{\partial f_i}{\partial x_1},...,\frac{\partial f_i}{\partial x_n}\bigg)\cdot\bigg(\frac{\partial x_1}{\partial y_j},...,\frac{\partial x_n}{\partial y_j}\bigg)^T=\frac{\partial f_i}{\partial x}\cdot\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y_j}\bigg).
 +
\end{gather*}
 +
Таким образом, получили:
 +
\begin{gather*}
 +
\frac{d}{dt}\bigg(\frac{\partial x_i(t,y)}{\partial y_j}\bigg)=\frac{\partial f_i}{\partial x}\cdot\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y_j}\bigg), \quad \forall i,j=\overline{1,n}.
 +
\end{gather*}
 +
Получили то, что мы и хотели доказать.
  
 
$$\blacksquare$$
 
$$\blacksquare$$
Строка 64: Строка 90:
 
'''Лемма 2.''' (Лиувилля, о дифференцировании [https://ru.wikipedia.org/wiki/Определить определителя])
 
'''Лемма 2.''' (Лиувилля, о дифференцировании [https://ru.wikipedia.org/wiki/Определить определителя])
  
$$\quad$$ Пусть задана матрица $$A=\big(a_{ij}(t)\big)\bigg|_{i,j=\overline{1,n}}.$$
+
$$\quad$$ Пусть задана матрица $$A(t)=\big(a_{ij}(t)\big)\bigg|_{i,j=\overline{1,n}}.$$
  
По определению [https://ru.wikipedia.org/wiki/След_матрицы след] матрицы $$A$$ считается, как $$\,Tr A=\sum\limits_{i=1}^n a_{ii}.$$
+
Напомним, что $$\tr A=\sum\limits_{i=1}^n a_{ii}$$ — [https://ru.wikipedia.org/wiki/След_матрицы след] матрицы $$A.$$
  
 
Тогда справедливо следующее равенство:
 
Тогда справедливо следующее равенство:
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
\frac{d}{dt}|A(t)|=|A(t)|\cdot Tr(A^{'}A^{-1}(t)), \text{ где } A^{'}(t)=\big(a^{'}_{ij}(t)\big)\bigg|_{i,j=\overline{1,n}}.
+
\frac{d}{dt}|A(t)|=|A(t)|\cdot \tr\big(A^{'}(t)A^{-1}(t)\big), \text{ где } A^{'}(t)=\big(a^{'}_{ij}(t)\big)\bigg|_{i,j=\overline{1,n}}=\bigg(\frac{d a_{ij}(t)}{dt}\bigg)\bigg|_{i,j=\overline{1,n}}.
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
  
 
''Доказательство''.
 
''Доказательство''.
 
Необходимо быть знакомым с понятием [https://ru.wikipedia.org/wiki/«O»_большое_и_«o»_малое $$\bar{o}$$-малое.]
 
  
 
По формуле [https://ru.wikipedia.org/wiki/Ряд_Тейлора Тейлора] имеем:
 
По формуле [https://ru.wikipedia.org/wiki/Ряд_Тейлора Тейлора] имеем:
Строка 85: Строка 109:
  
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
\big|E+\underbrace{A^{'}(t)A^{-1}(t)}_{b_{ij}}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)\big|=
+
\big|E+\underbrace{A^{'}(t)A^{-1}(t)}_{B(t)=\big(b_{ij}(t)\big)}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)\big|=
 
\begin{vmatrix}
 
\begin{vmatrix}
   1+b_{11}\Delta t& b_{12}\Delta t& ... & b_{1n}\Delta t\\
+
   1+b_{11}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)& b_{12}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)& ... & b_{1n}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)\\
   b_{21}\Delta t& 1+b_{22}\Delta t& ... & b_{2n}\Delta t\\
+
   b_{21}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)& 1+b_{22}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)& ... & b_{2n}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)\\
 
   ...&...&...&...\\
 
   ...&...&...&...\\
   b_{n1}\Delta t& b_{n2}\Delta t& ... & 1+b_{nn}\Delta t\\
+
   b_{n1}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)& b_{n2}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)& ... & 1+b_{nn}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)\\
\end{vmatrix}+\bar{o}(\Delta t)
+
\end{vmatrix}.
=1+\Delta t\cdot Tr(A^{'}A^{-1})+\bar{o}(\Delta t).
 
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
 
+
Так как определитель матрицы представляет собой [https://ru.wikipedia.org/wiki/Определитель_матрицы сумму] всевозможных произведений элементов матрицы, взятых ровно по одному из каждой строки и из каждого столбца, получаем:
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
\frac{\big|A(t+\Delta t)\big|-\big|A(t)\big|}{\Delta t}=\frac{\big|A(t)\big|\cdot \big(1+\Delta t \cdot Tr(A^{'}A^{-1})+\bar{o}(\Delta t)-1\big)}{\Delta t}=|A(t)|\cdot \big(Tr(A^{'}A^{-1}(t))+\bar{o}(1)\big)\\
+
\big|E+B(t)\Delta t+\bar{o}(\Delta t)\big|=1+\Delta t\cdot \tr\big(A^{'}(t)A^{-1}(t)\big)+\bar{o}(\Delta t).\\
\lim\limits_{\Delta t\to 0} \frac{\big|A(t+\Delta t)\big|-\big|A(t)\big|}{\Delta t}=\frac{d}{dt}|A(t)|=|A(t)|\cdot Tr(A^{'}A^{-1}(t)).
+
\frac{\big|A(t+\Delta t)\big|-\big|A(t)\big|}{\Delta t}=\frac{\big|A(t)\big|\cdot \big(1+\Delta t \cdot \tr\big(A^{'}(t)A^{-1}(t)\big)+\bar{o}(\Delta t)-1\big)}{\Delta t}=|A(t)|\cdot \big(\tr(A^{'}(t)A^{-1}(t))+\bar{o}(1)\big).\\
 +
\frac{d}{dt}|A(t)|=\lim\limits_{\Delta t\to 0} \frac{\big|A(t+\Delta t)\big|-\big|A(t)\big|}{\Delta t}=|A(t)|\cdot \tr\big(A^{'}(t)A^{-1}(t)\big).
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
 
 
$$\blacksquare$$
 
$$\blacksquare$$
  
Строка 105: Строка 128:
 
'''Теорема.'''
 
'''Теорема.'''
  
$$\quad$$ Пусть задана система обыкновенных дифференциальных уравнений:
+
$$\quad$$ Пусть задана система \eqref{eq:1} с начальным условием \eqref{eq:2}.
\begin{gather*}
+
 
\frac{dx}{dt}=f(x),\quad \text{где}\quad x\in \mathbb{R}^n\quad \text{и}\quad f\in \mathbb{R}^n;\\
 
x(0)=y, \quad y\in D_0.
 
\end{gather*}
 
 
Также заданы множества решений системы в фиксированные моменты времени:
 
Также заданы множества решений системы в фиксированные моменты времени:
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
D_t=\left\{\,x(\,t;y),\quad y\in D_0\right\}.\\
+
D_t=\left\{\,x(t,y),\quad y\in D_0\right\}.
|D_0|=V_0, \quad |D_t|=V_t.
 
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
 +
Определим по формуле \eqref{eq:0} соответствующие фазовые объёмы $$V_t$$ для множеств $$D_t.$$ В частности, фазовый объём множества $$D_0$$  обозначим через $$V_0.$$
 +
 
Тогда верна следующая формула для нахождения изменения фазового объёма:
 
Тогда верна следующая формула для нахождения изменения фазового объёма:
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
\frac{d V_t}{dt}=\int\limits_{D_t} div\, f\, dx_t,\quad \text{ где }\quad d x_t=dx_1\,dx_2\,...\,dx_n.
+
\frac{d V_t}{dt}=\int\limits_{D_t} \div\, f\, dx_t,\quad \text{ где }\quad d x_t=dx_1\,dx_2\,...\,dx_n.
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
 
Напомним определение [https://ru.wikipedia.org/wiki/Дивергенция дивиргенции] векторного поля $$f:$$
 
Напомним определение [https://ru.wikipedia.org/wiki/Дивергенция дивиргенции] векторного поля $$f:$$
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
div\, f=\sum\limits_{i=1}^n \frac{\partial f_i}{\partial x_i}(x).
+
\div\, f=\sum\limits_{i=1}^n \frac{\partial f_i}{\partial x_i}(x).
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
  
 
''Доказательство''.
 
''Доказательство''.
 
Необходимо быть знакомым с понятием [https://ru.wikipedia.org/wiki/Якобиан якобиан системы].
 
  
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
dx_t=dx_1(t;y)\,dx_2(t;y)\,...\, dx_n(t;y)=\bigg|\frac{\partial x(t;y)}{\partial y}\bigg| \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n \quad \Rightarrow \\
+
dx_t=dx_1(t,y)\,dx_2(t,y)\,...\, dx_n(t,y)=\bigg|\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg| \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n \quad \Rightarrow \\
\Rightarrow \quad V_t=\int\limits_{D_t} dx_t=\int\limits_{D_t} dx_1(t;y)\,dx_2(t;y)\,...\, dx_n(t;y)=\int\limits_{D_0} \bigg|\frac{\partial x(t;y)}{\partial y}\bigg| \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n.\\
+
\Rightarrow \quad V_t=\int\limits_{D_t} dx_t=\int\limits_{D_t} dx_1(t,y)\,dx_2(t,y)\,...\, dx_n(t,y)=\int\limits_{D_0} \bigg|\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg| \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n.\\
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
  
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
\frac{dV_t}{dt}=\int\limits_{D_0} \frac{d}{dt}\bigg(\bigg|\frac{\partial x(t;y)}{\partial y}\bigg|\bigg) \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n=\left\{\text{Лемма 2}\right\}=\\
+
\frac{dV_t}{dt}=\int\limits_{D_0} \frac{d}{dt}\bigg(\bigg|\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg|\bigg) \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n=\left\{\text{Лемма 2}\right\}=\\
=\int\limits_{D_0} \bigg|\frac{\partial x(t;y)}{\partial y}\bigg|\cdot Tr\Bigg(\frac{d}{dt}\bigg(\frac{\partial x(t;y)}{\partial y}\bigg)\cdot\bigg(\frac{\partial x(t;y)}{\partial y}\bigg)^{-1}\Bigg) \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n=\left\{\text{Лемма 1}\right\}=\\
+
=\int\limits_{D_0} \bigg|\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg|\cdot \tr\Bigg(\frac{d}{dt}\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg)\cdot\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg)^{-1}\Bigg) \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n=\left\{\text{Лемма 1}\right\}=\\
=\int\limits_{D_0} \bigg|\frac{\partial x(t;y)}{\partial y}\bigg|\cdot Tr\Bigg(\frac{\partial f}{\partial x}\cdot\bigg(\frac{\partial x(t;y)}{\partial y}\bigg)\cdot\bigg(\frac{\partial x(t;y)}{\partial y}\bigg)^{-1}\Bigg) \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n=\\
+
=\int\limits_{D_0} \bigg|\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg|\cdot \tr\Bigg(\frac{\partial f}{\partial x}\cdot\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg)\cdot\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg)^{-1}\Bigg) \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n=\\
=\int\limits_{D_0} \bigg|\frac{\partial x(t;y)}{\partial \vec{y}}\bigg|\cdot Tr\bigg(\frac{\partial \vec{f}}{\partial x}\bigg) \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n=\int\limits_{D_t} Tr\bigg(\frac{\partial f}{\partial x}\bigg) dx_t=\int\limits_{D_t} div\, f\, dx_t.
+
=\int\limits_{D_0} \bigg|\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg|\cdot \tr\bigg(\frac{\partial f}{\partial x}\bigg) \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n=\int\limits_{D_t} \tr\bigg(\frac{\partial f}{\partial x}\bigg) dx_t=\int\limits_{D_t} \div\, f\, dx_t.
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
  
Строка 145: Строка 164:
 
'''Следствие.'''
 
'''Следствие.'''
  
Пусть задана [https://ru.wikipedia.org/wiki/Система_линейных_дифференциальных_уравнений система линейных дифференциальных уравнений]:
+
Пусть задана [https://ru.wikipedia.org/wiki/Система_линейных_дифференциальных_уравнений система линейных дифференциальных уравнений] с постоянными коэффициентами:
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
 
\frac{dx_i}{dt}=\sum\limits_{j=1}^n a_{ij}\,x_j.
 
\frac{dx_i}{dt}=\sum\limits_{j=1}^n a_{ij}\,x_j.
Строка 151: Строка 170:
 
Её также можно записать в матричном виде:
 
Её также можно записать в матричном виде:
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
\dot{x}=Ax=f(x), \quad { где } \quad A=\big(a_{ij}(t)\big)\bigg|_{i,j=\overline{1,n}}.
+
\dot{x}=Ax=f(x), \quad { где } \quad A=\big(a_{ij}\big)\bigg|_{i,j=\overline{1,n}}.
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
 
Очевидно, что при таких условиях верно:
 
Очевидно, что при таких условиях верно:
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
div\,\vec{f}=Tr(A).
+
\div\,f=\tr A.
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
  
 
Тогда по ''Теореме Лиувилля'' имеем:
 
Тогда по ''Теореме Лиувилля'' имеем:
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
\frac{d V_t}{dt}=\int\limits_{D_t} Tr(A) dx_t=Tr(A)\int\limits_{D_t} dx_t=Tr(A)\cdot V_t.
+
\frac{d V_t}{dt}=\int\limits_{D_t} \tr A\, dx_t=\tr A \cdot\int\limits_{D_t} dx_t=\tr A \cdot V_t.
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
 
Таким образом, получили дифференциальное уравнение, решение которого [https://ru.wikipedia.org/wiki/Простейшие_дифференциальные_уравнения_первого_порядка элементарно находится]:
 
Таким образом, получили дифференциальное уравнение, решение которого [https://ru.wikipedia.org/wiki/Простейшие_дифференциальные_уравнения_первого_порядка элементарно находится]:
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
V_t=V_0\, e^{Tr(A)t}.
+
V_t=V_0\, e^{(\tr A) \cdot t}.
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
 
Понятно, что с использованием свойств [https://ru.wikipedia.org/wiki/Экспонента экспоненты] можно заключить следующее:
 
Понятно, что с использованием свойств [https://ru.wikipedia.org/wiki/Экспонента экспоненты] можно заключить следующее:
* $$\quad Tr(A)>0 \quad \Rightarrow \quad \text{траектории разбегаются.}$$
+
* $$\quad \tr A>0 \quad \Rightarrow \quad \text{траектории разбегаются.}$$
* $$\quad Tr(A)<0 \quad \Rightarrow \quad \text{траектории сближаются.}$$
+
* $$\quad \tr A<0 \quad \Rightarrow \quad \text{траектории сближаются.}$$
* $$\quad Tr(A)=0 \quad \Rightarrow \quad \text{фазовый объём сохраняется.}$$
+
* $$\quad \tr A=0 \quad \Rightarrow \quad \text{фазовый объём сохраняется.}$$
  
 
== Пример сохранения фазового объёма==
 
== Пример сохранения фазового объёма==
Строка 190: Строка 209:
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
Tr(A)=0,\text{ то есть фазовый объём сохраняется.}
+
\tr (A)=0, \text{ то есть фазовый объём сохраняется.}
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
 +
 
[[Файл:Pred2.jpg|300px|thumb|right|Фазовое пространство системы из примера. Траектории являются замкнутыми кривыми.]]
 
[[Файл:Pred2.jpg|300px|thumb|right|Фазовое пространство системы из примера. Траектории являются замкнутыми кривыми.]]
 
Показать сохранение фазового объёма можно и через [https://ru.wikipedia.org/wiki/Первый_интеграл первый интеграл] (или энергию системы):
 
Показать сохранение фазового объёма можно и через [https://ru.wikipedia.org/wiki/Первый_интеграл первый интеграл] (или энергию системы):
Строка 197: Строка 217:
 
\frac{dx_2}{dx_1}=-\frac{x_1}{x_2},\\
 
\frac{dx_2}{dx_1}=-\frac{x_1}{x_2},\\
 
\int x_2 \, dx_2=-\int x_1 \, dx_1,\\
 
\int x_2 \, dx_2=-\int x_1 \, dx_1,\\
x_1^2+x_2^2=Const,\\
+
x_1^2+x_2^2=\text{const},\\
H(x_1,x_2)=x_1^2+x_2^2 \quad \text{- энергия системы.}
+
H(x_1,x_2)=x_1^2+x_2^2 \text{ энергия системы.}
 
\end{gather*}
 
\end{gather*}
Итак, если $$(x_1(t),x_2(t))$$ - решение системы, то функция $$H(x_1(t),x_2(t))$$ не зависит от $$t:$$
+
Итак, если $$(x_1(t),x_2(t))-$$ решение системы, то функция $$H(x_1(t),x_2(t))$$ не зависит от $$t:$$
 
\begin{gather*}
 
\begin{gather*}
 
\frac{d}{dt} H(x_1(t),x_2(t))=\frac{\partial H(x_1(t),x_2(t))}{\partial x_1}\cdot \frac{dx_1}{dt}+\frac{\partial H(x_1(t),x_2(t))}{\partial x_2}\cdot \frac{dx_2}{dt}=2x_1x_2+2x_2(-x_1)=0.
 
\frac{d}{dt} H(x_1(t),x_2(t))=\frac{\partial H(x_1(t),x_2(t))}{\partial x_1}\cdot \frac{dx_1}{dt}+\frac{\partial H(x_1(t),x_2(t))}{\partial x_2}\cdot \frac{dx_2}{dt}=2x_1x_2+2x_2(-x_1)=0.
Строка 206: Строка 226:
 
Фазовые кривые являются окружностями, поэтому фазовый объём сохраняется.
 
Фазовые кривые являются окружностями, поэтому фазовый объём сохраняется.
 
== Список литературы ==
 
== Список литературы ==
# Федорюк М. В. "Обыкновенные дифференциальные уравнения", М.: Наука, 1985.
 
# Братусь А.С., Новожилов A.C., Платонов А.П. "Динамические системы и модели биологии", М.: ФИЗМАТЛИТ, 2010.
 
 
# Абрамова В.В. "Лекции по динамическим системам и биоматематике", 2023.
 
# Абрамова В.В. "Лекции по динамическим системам и биоматематике", 2023.

Текущая версия на 15:17, 24 сентября 2023

Определения

Определение 1.

Pred png 1.png

Пусть рассматривается система обыкновенных дифференциальных уравнений: \begin{gather*} \frac{dx_i}{dt}=f_i(x),\quad \text{где}\quad x=(x_1,...,x_n)\in \mathbb{R}^n,\\ f_i(x)\: — \text{ компоненты вектор-функции } f(x)=\big(f_1(x),...,f_n(x)\big);\\ x(0)=x_0\in D_0. \end{gather*} Введём обозначение для множества решений системы в фиксированный момент времени: \begin{gather*} D_t=\left\{\,x(t,x_0),\quad x_0\in D_0\right\}. \end{gather*} Фазовым объёмом множества $$D_t$$ называется выражение, определяемое по интегральной формуле: \begin{equation} %V_t=\underbrace{\int...\int}_{D_t} dx_1\,dx_2...dx_n. \label{eq:0} V_t=\int\limits_{D_t} dx_1 dx_2...dx_n.\\ \end{equation}
Определение 2.

Величина $$\dfrac{dV_t}{dt}$$ называется изменением фазового объёма.

Вспомогательные леммы

Лемма 1. (Уравнение в вариациях)

$$\quad$$ Пусть задана система обыкновенных дифференциальных уравнений: \begin{equation} \label{eq:1} \frac{dx}{dt}=f(x),\quad \text{где}\quad x=(x_1,...,x_n)\in \mathbb{R}^n \quad \text{и}\quad f(x)=\big(f_1(x),...,f_n(x)\big); \end{equation}

\begin{equation} \label{eq:2} x(0)=y, \quad y\in D_0. \end{equation}

Pic1.jpg

Считаем, что $$x(t,y)$$ — решение системы \eqref{eq:1}-\eqref{eq:2} является дважды непрерывно дифференцируемой вектор-функцией в некоторой области, в которой и происходит рассмотрение леммы.

Запишем матрицу чувствительности начальных данных:

\begin{gather*} &\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}=\bigg(\frac{\partial x_i}{\partial y_j}\bigg)_{i,j=\overline{1,n}}= \begin{pmatrix} \frac{\partial x_1}{\partial y_1}& \frac{\partial x_1}{\partial y_2}& ... & \frac{\partial x_1}{\partial y_n}\\ \frac{\partial x_2}{\partial y_1}& \frac{\partial x_2}{\partial y_2}& ... & \frac{\partial x_2}{\partial y_n}\\ ...&...&...&...\\ \frac{\partial x_n}{\partial y_1}& \frac{\partial x_n}{\partial y_2}& ... & \frac{\partial x_n}{\partial y_n}\\ \end{pmatrix}. \end{gather*} В этой матрице $$\dfrac{\partial x_i}{\partial y_j}$$ — скорость изменения координаты $$x_i$$ в зависимости от начального значения $$y_j.$$

Запишем ещё одну матрицу:

\begin{gather*} &\frac{\partial f}{\partial x}=\bigg(\frac{\partial f_i}{\partial x_j}\bigg)_{i,j=\overline{1,n}}= \begin{pmatrix} \frac{\partial f_1}{\partial x_1}& \frac{\partial f_1}{\partial x_2}& ... & \frac{\partial f_1}{\partial x_n}\\ \frac{\partial f_2}{\partial x_1}& \frac{\partial f_2}{\partial x_2}& ... & \frac{\partial f_2}{\partial x_n}\\ ...&...&...&...\\ \frac{\partial f_n}{\partial x_1}& \frac{\partial f_n}{\partial x_2}& ... & \frac{\partial f_n}{\partial x_n}\\ \end{pmatrix}. \end{gather*}

Тогда лемма утверждает, что справедливо матричное равенство (уравнение в вариациях): \begin{gather*} \frac{d}{dt}\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg). \end{gather*} Доказательство.

Распишем покомпонентно систему \eqref{eq:1}: \begin{gather*} \frac{dx_i(t,y)}{dt}=f_i\big(x(t,y)\big) \quad \bigg| \cdot \frac{\partial}{\partial y_j}\\ \frac{\partial}{\partial y_j}\bigg(\frac{dx_i(t,y)}{dt}\bigg)=\frac{\partial}{\partial y_j}\Big(f_i\big(x(t,y)\big)\Big).\\ \end{gather*} Переставим операции местами, в силу достаточной гладкости функции: \begin{gather*} \frac{d}{dt}\bigg(\frac{\partial x_i(t,y)}{\partial y_j}\bigg)=\frac{\partial}{\partial y_j}\Big(f_i\big(x(t,y)\big)\Big)=\\ =\sum\limits_{s=1}^n \frac{\partial f_i}{\partial x_s} \cdot \frac{\partial x_s}{\partial y_j}=\bigg(\frac{\partial f_i}{\partial x_1},...,\frac{\partial f_i}{\partial x_n}\bigg)\cdot\bigg(\frac{\partial x_1}{\partial y_j},...,\frac{\partial x_n}{\partial y_j}\bigg)^T=\frac{\partial f_i}{\partial x}\cdot\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y_j}\bigg). \end{gather*} Таким образом, получили: \begin{gather*} \frac{d}{dt}\bigg(\frac{\partial x_i(t,y)}{\partial y_j}\bigg)=\frac{\partial f_i}{\partial x}\cdot\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y_j}\bigg), \quad \forall i,j=\overline{1,n}. \end{gather*} Получили то, что мы и хотели доказать.

$$\blacksquare$$

Лемма 2. (Лиувилля, о дифференцировании определителя)

$$\quad$$ Пусть задана матрица $$A(t)=\big(a_{ij}(t)\big)\bigg|_{i,j=\overline{1,n}}.$$

Напомним, что $$\tr A=\sum\limits_{i=1}^n a_{ii}$$ — след матрицы $$A.$$

Тогда справедливо следующее равенство: \begin{gather*} \frac{d}{dt}|A(t)|=|A(t)|\cdot \tr\big(A^{'}(t)A^{-1}(t)\big), \text{ где } A^{'}(t)=\big(a^{'}_{ij}(t)\big)\bigg|_{i,j=\overline{1,n}}=\bigg(\frac{d a_{ij}(t)}{dt}\bigg)\bigg|_{i,j=\overline{1,n}}. \end{gather*}

Доказательство.

По формуле Тейлора имеем: \begin{gather*} a_{ij}(t+\Delta t)=a_{ij}(t)+a^{'}_{ij}(t)\Delta t+\bar{o}(\Delta t).\\ |A(t+\Delta t)|=|A(t)+A^{'}(t)\Delta t+\bar{o}(\Delta t)|=\bigg|\big(E+A^{'}(t)A^{-1}(t)\Delta t+\bar{o}(\Delta t)\big)A(t)\bigg|=\\ =\big|A(t)\big|\cdot\big|E+A^{'}(t)A^{-1}(t)\Delta t+\bar{o}(\Delta t)\big|. \end{gather*}

\begin{gather*} \big|E+\underbrace{A^{'}(t)A^{-1}(t)}_{B(t)=\big(b_{ij}(t)\big)}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)\big|= \begin{vmatrix} 1+b_{11}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)& b_{12}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)& ... & b_{1n}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)\\ b_{21}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)& 1+b_{22}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)& ... & b_{2n}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)\\ ...&...&...&...\\ b_{n1}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)& b_{n2}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)& ... & 1+b_{nn}\Delta t+\bar{o}(\Delta t)\\ \end{vmatrix}. \end{gather*} Так как определитель матрицы представляет собой сумму всевозможных произведений элементов матрицы, взятых ровно по одному из каждой строки и из каждого столбца, получаем: \begin{gather*} \big|E+B(t)\Delta t+\bar{o}(\Delta t)\big|=1+\Delta t\cdot \tr\big(A^{'}(t)A^{-1}(t)\big)+\bar{o}(\Delta t).\\ \frac{\big|A(t+\Delta t)\big|-\big|A(t)\big|}{\Delta t}=\frac{\big|A(t)\big|\cdot \big(1+\Delta t \cdot \tr\big(A^{'}(t)A^{-1}(t)\big)+\bar{o}(\Delta t)-1\big)}{\Delta t}=|A(t)|\cdot \big(\tr(A^{'}(t)A^{-1}(t))+\bar{o}(1)\big).\\ \frac{d}{dt}|A(t)|=\lim\limits_{\Delta t\to 0} \frac{\big|A(t+\Delta t)\big|-\big|A(t)\big|}{\Delta t}=|A(t)|\cdot \tr\big(A^{'}(t)A^{-1}(t)\big). \end{gather*} $$\blacksquare$$

Теорема Лиувилля об изменении фазового объёма

Теорема.

$$\quad$$ Пусть задана система \eqref{eq:1} с начальным условием \eqref{eq:2}.

Также заданы множества решений системы в фиксированные моменты времени: \begin{gather*} D_t=\left\{\,x(t,y),\quad y\in D_0\right\}. \end{gather*} Определим по формуле \eqref{eq:0} соответствующие фазовые объёмы $$V_t$$ для множеств $$D_t.$$ В частности, фазовый объём множества $$D_0$$ обозначим через $$V_0.$$

Тогда верна следующая формула для нахождения изменения фазового объёма: \begin{gather*} \frac{d V_t}{dt}=\int\limits_{D_t} \div\, f\, dx_t,\quad \text{ где }\quad d x_t=dx_1\,dx_2\,...\,dx_n. \end{gather*} Напомним определение дивиргенции векторного поля $$f:$$ \begin{gather*} \div\, f=\sum\limits_{i=1}^n \frac{\partial f_i}{\partial x_i}(x). \end{gather*}

Доказательство.

\begin{gather*} dx_t=dx_1(t,y)\,dx_2(t,y)\,...\, dx_n(t,y)=\bigg|\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg| \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n \quad \Rightarrow \\ \Rightarrow \quad V_t=\int\limits_{D_t} dx_t=\int\limits_{D_t} dx_1(t,y)\,dx_2(t,y)\,...\, dx_n(t,y)=\int\limits_{D_0} \bigg|\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg| \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n.\\ \end{gather*}

\begin{gather*} \frac{dV_t}{dt}=\int\limits_{D_0} \frac{d}{dt}\bigg(\bigg|\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg|\bigg) \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n=\left\{\text{Лемма 2}\right\}=\\ =\int\limits_{D_0} \bigg|\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg|\cdot \tr\Bigg(\frac{d}{dt}\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg)\cdot\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg)^{-1}\Bigg) \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n=\left\{\text{Лемма 1}\right\}=\\ =\int\limits_{D_0} \bigg|\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg|\cdot \tr\Bigg(\frac{\partial f}{\partial x}\cdot\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg)\cdot\bigg(\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg)^{-1}\Bigg) \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n=\\ =\int\limits_{D_0} \bigg|\frac{\partial x(t,y)}{\partial y}\bigg|\cdot \tr\bigg(\frac{\partial f}{\partial x}\bigg) \,dy_1\,dy_2\,...\, dy_n=\int\limits_{D_t} \tr\bigg(\frac{\partial f}{\partial x}\bigg) dx_t=\int\limits_{D_t} \div\, f\, dx_t. \end{gather*}

$$\blacksquare$$

Следствие теоремы Лиувилля для линейных систем

Следствие.

Пусть задана система линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами: \begin{gather*} \frac{dx_i}{dt}=\sum\limits_{j=1}^n a_{ij}\,x_j. \end{gather*} Её также можно записать в матричном виде: \begin{gather*} \dot{x}=Ax=f(x), \quad { где } \quad A=\big(a_{ij}\big)\bigg|_{i,j=\overline{1,n}}. \end{gather*} Очевидно, что при таких условиях верно: \begin{gather*} \div\,f=\tr A. \end{gather*}

Тогда по Теореме Лиувилля имеем: \begin{gather*} \frac{d V_t}{dt}=\int\limits_{D_t} \tr A\, dx_t=\tr A \cdot\int\limits_{D_t} dx_t=\tr A \cdot V_t. \end{gather*} Таким образом, получили дифференциальное уравнение, решение которого элементарно находится: \begin{gather*} V_t=V_0\, e^{(\tr A) \cdot t}. \end{gather*} Понятно, что с использованием свойств экспоненты можно заключить следующее:

  • $$\quad \tr A>0 \quad \Rightarrow \quad \text{траектории разбегаются.}$$
  • $$\quad \tr A<0 \quad \Rightarrow \quad \text{траектории сближаются.}$$
  • $$\quad \tr A=0 \quad \Rightarrow \quad \text{фазовый объём сохраняется.}$$

Пример сохранения фазового объёма

Пример.

Пусть задана линейная система ОДУ:

\begin{gather*} \begin{cases} \dot{x}_1=x_2,\\ \dot{x}_2=-x_1. \end{cases} \end{gather*} Тогда матрица $$A$$ системы выписывается элементарно: \begin{gather*} A=\begin{pmatrix} 0 & 1\\ -1 & 0 \end{pmatrix}. \end{gather*} \begin{gather*} \tr (A)=0, \text{ то есть фазовый объём сохраняется.} \end{gather*}

Фазовое пространство системы из примера. Траектории являются замкнутыми кривыми.

Показать сохранение фазового объёма можно и через первый интеграл (или энергию системы): \begin{gather*} \frac{dx_2}{dx_1}=-\frac{x_1}{x_2},\\ \int x_2 \, dx_2=-\int x_1 \, dx_1,\\ x_1^2+x_2^2=\text{const},\\ H(x_1,x_2)=x_1^2+x_2^2 \text{ — энергия системы.} \end{gather*} Итак, если $$(x_1(t),x_2(t))-$$ решение системы, то функция $$H(x_1(t),x_2(t))$$ не зависит от $$t:$$ \begin{gather*} \frac{d}{dt} H(x_1(t),x_2(t))=\frac{\partial H(x_1(t),x_2(t))}{\partial x_1}\cdot \frac{dx_1}{dt}+\frac{\partial H(x_1(t),x_2(t))}{\partial x_2}\cdot \frac{dx_2}{dt}=2x_1x_2+2x_2(-x_1)=0. \end{gather*} Фазовые кривые являются окружностями, поэтому фазовый объём сохраняется.

Список литературы

  1. Абрамова В.В. "Лекции по динамическим системам и биоматематике", 2023.