MATEMATIKAI PROBLÉMAMEGOLDÓ GYAKORLAT

Hasonló dokumentumok
Bevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek

Dinamikai rendszerek, 2017 tavasz

Mátrixok 2017 Mátrixok

Matematika (mesterképzés)

Bevezetés az algebrába 2

3. előadás Stabilitás

SZÁSZ DOMOKOS DINAMIKAI RENDSZEREK

Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján

Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1

Numerikus módszerek 1.

1.7. Elsőrendű lineáris differenciálegyenlet-rendszerek

Fraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk

Hamilton rendszerek, Lyapunov függvények és Stabilitás. Hamilton rendszerek valós dinamikai rendszerek, konzerva3v mechanikai rendszerek

1. Házi feladat. Határidő: I. Legyen f : R R, f(x) = x 2, valamint. d : R + 0 R+ 0

1. Diagonalizálás. A Hom(V) diagonalizálható, ha van olyan bázis, amelyben A mátrixa diagonális. A diagonalizálható van sajátvektorokból álló bázis.

VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag. Mátrix rangja

Diszkrét matematika 2. estis képzés

A KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek

Mátrixfüggvények. Wettl Ferenc április 28. Wettl Ferenc Mátrixfüggvények április / 22

Optimalizálási eljárások GYAKORLAT, MSc hallgatók számára. Analízis R d -ben

Elhangzott tananyag óránkénti bontásban

LINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40

Boros Zoltán február

ERGODELMÉLET ÉS DINAMIKAI RENDSZEREK I. rész

Markov-láncok stacionárius eloszlása

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 13. Előadás

1. Bázistranszformáció

3. Lineáris differenciálegyenletek

Mérhetőség, σ-algebrák, Lebesgue Stieltjes-integrál, véletlen változók és eloszlásfüggvényeik

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Függvények határértéke és folytonosság

Felügyelt önálló tanulás - Analízis III.

0-49 pont: elégtelen, pont: elégséges, pont: közepes, pont: jó, pont: jeles

DISZKRÉT MATEMATIKA: STRUKTÚRÁK Előadáson mutatott példa: Bércesné Novák Ágnes

Hiszterézises káoszgenerátor vizsgálata

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.

9. Előadás. (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték április / 35

2014. szeptember 24. és 26. Dr. Vincze Szilvia

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Diszkrét matematika gyakorlat 1. ZH október 10. α csoport

Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I máj. 29.

6. gyakorlat. Gelle Kitti. Csendes Tibor Somogyi Viktor. London András. jegyzetei alapján

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak

Bevezetés az algebrába 2 Vektor- és mátrixnorma

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

ERGODELMÉLET ÉS DINAMIKAI RENDSZEREK

1. Sajátérték és sajátvektor

4.2. Tétel: Legyen gyenge rendezés az X halmazon. Legyen továbbá B X, amelyre

Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek

Utolsó el adás. Wettl Ferenc BME Algebra Tanszék, Wettl Ferenc (BME) Utolsó el adás / 20

Autonóm egyenletek, dinamikai rendszerek

Bevezetés az algebrába 2

Lengyelné Dr. Szilágyi Szilvia április 7.

1.1. Vektorok és operátorok mátrix formában

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek

Lineáris egyenletrendszerek

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Lineáris leképezések (előadásvázlat, szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Metrikus terek, többváltozós függvények

Általános algebra. 1. Algebrai struktúra, izomorfizmus. 3. Kongruencia, faktoralgebra március Homomorfizmus, homomorfiatétel

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Diszkrét matematika 2.

Példa keresztmetszet másodrendű nyomatékainak számítására

Feladatok Differenciálegyenletek II. témakörhöz. 1. Határozzuk meg a következő elsőrendű lineáris differenciálegyenletek általános megoldását!

17. előadás: Vektorok a térben

A fontosabb definíciók

(a b)(c d)(e f) = (a b)[(c d) (e f)] = = (a b)[e(cdf) f(cde)] = (abe)(cdf) (abf)(cde)

Lineáris algebra mérnököknek

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

Többváltozós, valós értékű függvények

Julia halmazok, Mandelbrot halmaz

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

Feladatsor A differenciálgeometria alapja c. kurzus gyakorlatához

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23.

Lotka Volterra-féle populációdinamikai modellek vizsgálata

Lineáris algebra numerikus módszerei

Matematika A1a Analízis

I. Fejezetek a klasszikus analízisből 3

Lineáris algebra gyakorlat

p-adikus lineáris csoportok reprezentációi

Analízis elo adások. Vajda István szeptember 10. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem)

Kinematika szeptember Vonatkoztatási rendszerek, koordinátarendszerek

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga

2014. november Dr. Vincze Szilvia

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

2012. október 9 és 11. Dr. Vincze Szilvia

4. Előadás: Erős dualitás

Számsorok. 1. Definíció. Legyen adott valós számoknak egy (a n ) n=1 = (a 1, a 2,..., a n,...) végtelen sorozata. Az. a n

Szimmetrikus kombinatorikus struktúrák MSc hallgatók számára. r + 2, ha r páros, ι(p) r + 1, ha r páratlan.

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 4. Előadás

Kiegészítő jegyzet a valós analízis előadásokhoz

Az impulzusnyomatékok általános elmélete

Diszkrét idej rendszerek analízise az id tartományban

Átírás:

MATEMATIKAI PROBLÉMAMEGOLDÓ GYAKORLAT Ergodelmélet Dávid Szabolcs Papp Dániel Stippinger Marcell 2009.12.11

2 Definíció: A T endomorfizmust ergodikusnak nevezzük, ha bármely f L 2 függvényre f const. (Miután általában az L p -függvények csak μ-m.m. értelmezettek, azért ezek egyenlőségéről is csak ilyen értelemben beszélünk). Innen azonnal következik, hogy T csak akkor ergodikus, ha minden invariáns függvény konstans. Lemma: Az (M,F, μ, T ) endomorfizmus csak akkor ergodikus, ha minden invariáns halmaz triviális, azaz mértéke 0 vagy 1.

3 Definíció: Az (S d,f, μ, T ) automorfizmust csoport-automofizmusnak nevezzük, ha: (i) T és T 1 folytonosak, (ii) x,y S d -re T(x + y) = Tx + Ty. Legyen A =(a jk ) 1 j,k d egész elemű mátrix, amelyre det A =1 Lemma: S d -nek a Tx Ax (mod Z d ) reláció által értelmezett automorfizmusa csoport-automorfizmus.

4 Lemma folyt.: d Jelölje általában az x R elem valamely felemeltjét. ~ x S d deta = 1 miatt A 1 létezik, sőt elemei egészek, tehát T jól értelmezett és a Lebesgue-mérték invariáns.t(x + y) A(x + y)=ax+ay T x + T y, ahol a kongruencia mindig (mod Z d ). 2 1 0 1 2

5 Definíció: A χ: S d C nem azonosan eltűnő, folytonos függvényt karakternek nevezzük, ha x, y S d re χ(x + y) = χ(x)χ(y). Következmények: (i) Az összes karakter ilyen alakú: χ n (x) = exp(2πi(n, x)) ahol n Z d (ezek ugyanis a Cauchy-függvényegyenlet folytonos megoldásai). (ii) Az d Ŝ := {χ n : n Z d } csoportot duális csoportnak nevezzük d (iii) Ŝ n is tekinthetjük az indukált leképezést: χ S d re Tˆ Tˆ valóban karakter, mert Tˆ x y Tx y Tx Ty (x) : (Tx) Tˆ xtˆ y

6 Tétel: A tórusz T algebrai automorfizmusa csak akkor keverő, ha χ(nem 1) S d karakterre a {( Tˆ ) k χ: k Z} trajektória végtelen, azaz aperiódikus. Ebben az esetben T keverő is.

7 Elliptikus példa: 0 1 Legyen A Az egyenes fix pontokból áll, a többi pont periodikus, a 1 0 periódus értéke 2, mert T 2 A I. A T A térkép megfordítja a toruszt az főátló körül. Nincsenek sűrű pályák, így a leképzés nem ergodikus. Vegyük észre, hogy A sajátértékei: 1 x y

8 Parabolikus példa: 1 m Legyen A ahol m Z. Az 0 egyenes fix pontokból áll. Minden 0 1 egyenes invariáns T A ranézve. Nincsenek sűrű pályák, így a leképzés nem ergodikus. Vegyük észre, hogy A sajátértéke 1, kétszeres multiplicitással. y y const. Amennyiben Tor 2 t egy x, y : 0 x 1, y 0 alapkörű, y függőleges koordinátájú hengerként képzeljük el, akkor az összes vízszintes y const. szeletet my szöggel elforgatja, hiszen a hozzárendelés: x x my(mod1). Mivel magasabban van az elforgatott szelet, annál nagyobb az elforgatás szöge, így az egész henger felfele csavarodik. Az ilyen leképzéseket csavaró leképezéseknek nevezzük.

9 Definíció: A tórusznak az A mátrix által származtatott (S d,f, μ, T ) automorfizmusát hiperbolikusnak nevezzük, ha spec A z 1 Tétel: 0 Ha a T tórusz algebrai automorfizmusa hiperbolikus, akkor T ergodikus és keverő.

10 Tétel bizonyítás: Ha az A mátrix által származtatott T automorfizmus nem ergodikus, ha k d és n 0 Z hogy T x n x,vagyis n A k n. Ekkor természetesen n A*-nak és egyúttal A-nak van sajátértéke az egységkörön. Vagyis ha ez nincs így, akkor T ergodikus, sőt keverő. Pld. d=2 esetén mindkét sajátérték az egységkörön van, vagy mindkettő valós és egyikükre S 1, a másikra U > 1 (s a stable, u az unstable szó kezdőbetűje). k 0

11 Tétel: A tórusz hipebolikus algebrai automorfizumsa ergodikus. Biz.: Egyszerűség kedvéért legyen d=2 vagyis mindkét sajátérték valós és legyen. Ebben az esetben A-nak vannak R 2 S 1 U > 1 -beli sajátvektorai: e s és e u. A bizonyítás fontos eszközei a szűkülő illetve táguló vonalak.

12 Definíció: A T leképezés ponton keresztül átmenő szűkülő (stabil) vagy táguló fonala s d n n x y S : lim dist T x,t y 0 n És táguló (instabil fonala) u d n n x y S : lim dist T x,t y 0 n Valójában T stabil (instabil) fonala éppen a leképezés stabil (instabil) fonala. Esetünkben e fonalak könnyen leírhatóak: s 2 u 2 x x~ t e mod Z :t R x x~ t e mod Z :t s Tehát ténylegesen mindkettő a tórusz e s illetve e u irányú feltekerésének pályája. u R

13 Automorfizmusról lévén szó, hivatkozunk az ergodtételre: egyrészt μ-m.m. 2 Esetén: x S re n n n f (x) f (Tx)... f (T x) f (x) 1 1 f f -re áll m.m. x-re. Jelöljük: Mivel f egyenletesen is folytonos, igazak a következő megállapítások: 1.: Ha 2.: Ha 1 1 1 n f (x) f (T x)... f (T x) f (x) n 2 J : x S : f (x) f (x) x, y s és f (x) létezik, akkor f (y) is létezik, és f (x) f (y) x, y s és f (x) létezik, akkor f (y) is létezik, és f (x) f (y)

14 f egyenletes folytonossága miatt > 0 -hoz > 0,hogy hacsak x, x < 0 f x f x < k k Mivel T x,t y ha k (valójában a konvergencia sebessége λ sk k k vagyis exponenciális), ezért T x,t y<,ha k k 0 Ekkor elég nagy n mellett: n n1 k0 1 n1 k k 1 k k k k f T x f T y f T x f T y f T x f T y < 2 k0 n k0 kk 2max f 1 0 0 n k 1 y 1 γ s y 2 0 x γ u 1

15 Források: Szász Domonkos: Dinamikai rendszerek Nikolai Chernov: Dynamical Systems

Köszönjük a figyelmet!