Спектральное подмногообразие
В динамических системах спектральное подмногообразие (ССМ) — это единственное самое гладкое инвариантное многообразие, служащее нелинейным расширением спектрального подпространства линейной динамической системы при добавлении нелинейностей. [2] Теория SSM обеспечивает условия, когда инвариантные свойства собственных пространств линейной динамической системы могут быть распространены на нелинейную систему, и, следовательно, мотивирует использование SSM при нелинейном уменьшении размерности .
Определение
[ редактировать ]Рассмотрим нелинейное обыкновенное дифференциальное уравнение вида
с постоянной матрицей и нелинейности, содержащиеся в гладкой функции .
Предположим, что для всех собственных значений из , то есть начало координат является асимптотически устойчивой фиксированной точкой. Теперь выберите диапазон из собственные векторы из . Тогда собственное пространство является инвариантным подпространством линеаризованной системы
С учетом нелинейности к линейной системе, вообще возмущается в бесконечном числе инвариантных многообразий. Среди этих инвариантных многообразий единственное самое гладкое называется спектральным подмногообразием.
Эквивалентный результат для нестабильных SSM справедлив для .
Существование
[ редактировать ]Спектральное подмногообразие, касательное к в начале координат гарантированно существует при условии, что собственные значения удовлетворяют определенным условиям нерезонанса в спектре . [3] В частности, не может быть линейной комбинации равно одному из собственных значений вне спектрального подпространства. Если такой внешний резонанс существует, то можно включить резонансную моду в и расширить анализ до многомерного SSM, относящегося к расширенному спектральному подпространству.
Неавтономное расширение
[ редактировать ]Теория спектральных подмногообразий распространяется на нелинейные неавтономные системы вида
с квазипериодический вынуждающий член . [4]
Значение
[ редактировать ]Спектральные подмногообразия полезны для строгого нелинейного уменьшения размерности в динамических системах. Сведение многомерного фазового пространства к многообразию меньшей размерности может привести к серьезным упрощениям, позволяя точно описать основное асимптотическое поведение системы. [5] Для известной динамической системы SSM можно рассчитать аналитически путем решения уравнений инвариантности, а сокращенные модели SSM можно использовать для прогнозирования реакции на воздействие. [6]
Кроме того, эти многообразия также можно извлечь непосредственно из данных о траекториях динамической системы с использованием алгоритмов машинного обучения. [7]
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Джайн, Шобхит; Халлер, Джордж (2022). «Как вычислять инвариантные многообразия и их приведенную динамику в многомерных моделях конечных элементов» . Нелинейная динамика . 107 (2): 1417–1450. дои : 10.1007/s11071-021-06957-4 . hdl : 20.500.11850/519249 . S2CID 232269982 .
- ^ Халлер, Джордж; Понсиен, Стен (2016). «Нелинейные нормальные моды и спектральные подмногообразия: существование, уникальность и использование при сокращении моделей» . Нелинейная динамика . 86 (3): 1493–1534. arXiv : 1602.00560 . дои : 10.1007/s11071-016-2974-z . S2CID 44074026 .
- ^ Кабре, П.; Фонтич, Э.; де ла Льяв, Р. (2003). «Метод параметризации инвариантных многообразий I: многообразий, ассоциированных с нерезонансными спектральными подпространствами». Университет Индианы. Математика. Дж . 52 : 283–328. дои : 10.1512/iumj.2003.52.2245 . hdl : 2117/876 .
- ^ Харо, А.; де ла Льяв, Р. (2006). «Метод параметризации для вычисления инвариантных торов и их усов в квазипериодических отображениях: строгие результаты». Отличие. Экв . 228 (2): 530–579. Бибкод : 2006JDE...228..530H . дои : 10.1016/j.jde.2005.10.005 .
- ^ Рега, Джузеппе; Трогер, Ганс (2005). «Уменьшение размерности динамических систем: методы, модели, приложения» . Нелинейная динамика . 41 (1–3): 1–15. дои : 10.1007/s11071-005-2790-3 . S2CID 14728580 .
- ^ Понсиен, Стен; Педерньяна, Тьемо; Халлер, Джордж (2018). «Автоматическое вычисление автономных спектральных подмногообразий для нелинейного модального анализа» . Журнал звука и вибрации . 420 : 269–295. arXiv : 1709.00886 . Бибкод : 2018JSV...420..269P . дои : 10.1016/j.jsv.2018.01.048 . S2CID 44186335 .
- ^ Сенедезе, Маттиа; Аксос, Джоар; Бауэрляйн, Бастиан; Авила, Керстин; Халлер, Джордж (2022). «Моделирование на основе данных и прогнозирование нелинейной динамики с помощью спектральных подмногообразий» . Природные коммуникации . 13 (1): 872. arXiv : 2201.04976 . Бибкод : 2022NatCo..13..872C . дои : 10.1038/s41467-022-28518-y . ПМЦ 8847615 . ПМИД 35169152 .