Устойчивость по якоби и восстановление параметров нелинейного двойного маятника

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проводится анализ устойчивости по Якоби нелинейной динамической системы на основе теории Косамби–Картана–Черна. Вводится геометрическое описание эволюции системы во времени, что позволяет определить пять геометрических инвариантов. Собственные значения второго инварианта (тензора кривизны отклонения) дают оценку устойчивости системы по Якоби. Подход актуален в приложениях, где требуется идентификация областей устойчивости по Ляпунову и по Якоби одновременно. Для нелинейной системы – двойного маятника – исследуется зависимость устойчивости по Якоби от начальных условий. Определены в явном виде компоненты тензора кривизны отклонения, соответствующие рассматриваемым начальным условиям, и собственные значения указанного тензора. Установлена определяемая начальными условиями граница перехода детерминированной системы от регулярного поведения к хаотическому. Предложена формулировка обратной задачи на собственные значения тензора кривизны отклонения, связанная с восстановлением существенных параметров системы. При решении сформулированной обратной задачи используется оптимизационный подход. Приведены численные примеры восстановления параметров системы для случаев ее регулярного и хаотического поведения.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

П. М. Шкапов

МГТУ им. Н.Э. Баумана

Автор, ответственный за переписку.
Email: spm@bmstu.ru
Россия, Москва

В. Д. Сулимов

МГТУ им. Н.Э. Баумана

Email: spm@bmstu.ru
Россия, Москва

А. В. Сулимов

МГТУ им. Н.Э. Баумана; Филиал МГУ им. М.В. Ломоносова в г. Севастополе

Email: spm@bmstu.ru
Россия, Москва; Севастополь

Список литературы

  1. Hafstein S.F., Valfells A. Efficient computation of Lyapunov functions for non-linear systems by integrating numerical solutions // Nonlinear Dyn. 2019. V. 97. № 3. P. 1895–1910. https://doi.org/10.1007/s11071-018-4729-5
  2. Abolghasem H. Liapunov stability versus Jacobi stability // J. Dyn. Syst. Geom. Theor. 2012. V. 10. № 1. P. 13–32. https://doi.org/10.1080/1726037X.2012.10698604
  3. Blaga C., Blaga P., Harko T. Jacobi and Lyapunov stability analysis of circular geodesics around a spherically symmetric dilation black holl // Symmetry. 2023. V. 15. № 2. 329. P. 1–23. https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.07678
  4. Böhmer C.G., Harko T., Sabau S.V. Jacobi stability analysis of dynamical systems – applications in gravitation and cosmology // Adv. Theor. Math Phys. 2012. V. 16. № 4. P. 1145–1196.
  5. Punzi R., Wohlfarth M.N.R. Geometry and stability of dynamical systems // Physical Review E. 2009. V. 79. № 4. P. 1–11. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.79.046606
  6. Harko T., Pantaragphong P., Sabau S.V. Kosambi–Cartan–Chern (KCC) theory for higher order dynamical systems // Int. J. Geom. Methods Mod. Phys. 2016. V. 13. № 2. P. 1–24. https://doi.org/10.1142/S0219887816500146
  7. Munteanu F., Grin A., Musafirov E., et al. About the Jacobi and stability of a generalized Hopf–Langford system through the Kosambi–Cartan–Chern theory // Symmetry. 2023. V. 15. № 2. 598. P. 1–13. https://doi.org/10.3390/sym15030598
  8. Yamasaki K., Yajima T. Kosambi–Karatan–Chern analysis of the nonequilibrium singular point in one-dimensional elementary catastrophe // Int. J. Bifurcation Chaos. 2022. V. 32. № 4. P. 1–17. https://doi.org/10.1142/S0218127422500535
  9. Zhang X. When Shimizu–Morioka model meets Jacobi stability analysis: detecting chaos // Int. J. Geom. Methods Mod. Physics. 2023. V. 20. № 2. 2350023. P. 1–14. https://doi.org/10.1142/S0219887823500330
  10. Cattani M., Caldas I.L., de Souza S.L., Iarosz K.C. Deterministic chaos theory: basic concepts // Rev. Bras. Ensino Fis. 2017. V. 39. № 1. e1309. P. 1–13. https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2016-0185
  11. Lorenz E.I. Deterministic nonperiodic flow // J. Atmos. Sci. 1963. V. 20. № 2. P. 130–141.
  12. Stachowiak T., Okada T. A numerical analysis of chaos in the double pendulum // Chaos, Solitons & Fractals. 2006. V. 29. № 2. P. 417–422. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2005.08.032
  13. D’Alessio S. An analytical, numerical and experimental study of the double pendulum // Eur. J. Phys. 2023. V. 44. 015002. P. 1–20. https://doi.org/10.1088/1361-6404/ac986b
  14. Yao Y. Numerical study on the influence of initial conditions on quasi-periodic oscillation of double pendulum system // J. Phys. Conf. Ser. 2020. V. 1437. 012093. P. 1–8. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1437/1/012093
  15. Oiwa S., Yajima T. Jacobi stability analysis and chaotic behavior of nonlinear double pendulum // Int. J. Geom. Methods Mod. Phys. 2017. V. 14. № 12. 1750176. P. 1–19. https://doi.org/10.1142/S0219887817501766
  16. Wang F., Liu T., Kuznetsov N.V., Wei Z. Jacobi stability analysis and the onset of chaos in a two-degree-of-freedom mechanical system // Int. J. Bifurcation Chaos. 2021. V. 31. № 5. 2150075. P. 1–15. https://doi.org/10.1142/S0218127421500759
  17. Ye K., Hu S. Inverse eigenvalue problem for tensors // Communications in Mathematical Sciences. 2017. V. 15. № 6. P. 1627–1649. https://dx.doi.org/10.4310/CMS.2017.v15.n6.a7
  18. Hu S., Ye K. Multiplicities of eigenvalues of tensors // Communications in Mathematical Sciences. 2016. V. 14. № 4. P. 1049–1071. http://dx.doi.org/10.4310/CMS.2016.v14.n4.a9
  19. Тихонов А.Н., Леонов А.С., Ягола А.Г. Нелинейные некорректные задачи: монография. М.: Курс, 2017. 400 с.
  20. Benning M., Burger M. Modern regularization methods for inverse problems // Acta Numerica. 2018. V. 27. P. 1–111. https://doi.org/10.1017/S0962492918000016
  21. Xia Y., Wang L., Yang M. A fast algorithm for globally solving Tikhonov regularized total least squares problem // J. Glob. Optim. 2019. V. 73. № 2. P. 311–330. https://doi.org/10.1007/s10898-018-0719-x
  22. Li H., Schwab J., Antholzer S., Haltmeier M. NETT: solving inverse problems with deep neural networks // Inverse Probl. 2020. V. 36. № 6. 065005. P. 1–23. https://doi.org/10.1088/1361-6420/ab6d57
  23. Torres R.H., Campos Velho H.F., da Luz E.F.P. Enhancement of the Multi–Particle Collision Algorithm by mechanisms derived from the opposition-based optimization // Selecciones Matemáticas. 2019. V. 6. № 2. P. 156–177. https://doi.org/10.17268/sel.mat.2019.02.03
  24. Sulimov V.D., Shkapov P.M., Sulimov A.V. Jacobi stability and updating parameters of dynamical systems using hybrid algorithms // IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. 2018. V. 468. 012040. P. 1–11. https://doi.org/10.1088/1757-899X/468/1/012040
  25. Шкапов П.М., Сулимов А.В., Сулимов В.Д. Вычислительная диагностика неустойчивых по Якоби динамических систем с использованием гибридных алгоритмов глобальной оптимизации // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. 2021. № 4 (97). С. 40–56. https://doi.org/10.18698/1812-3368-2021-4-40-56
  26. Сулимов В.Д., Сулимов А.В., Шкапов П.М. Программа для ЭВМ, реализующая гибридный алгоритм глобальной недифференцируемой оптимизации QOM-PCALMSI // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022664841. Заявка № 2022663517. Дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 5 августа 2022.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Нелинейный двойной маятник.

3. Рис. 2. Изменение собственных значений и тензора при . На графике в град.

Скачать (21KB)
4. Рис. 3. Траектории системы в конфигурационном пространстве при . По осям в град.

Скачать (10KB)
5. Рис. 4. Траектории системы в конфигурационном пространстве при . По осям в град.

Скачать (12KB)
6. Рис. 5. Траектории системы в конфигурационном пространстве при . По осям в град.

Скачать (14KB)

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».