Lorentz folyamatok és néhány kapcsolódó modell aszimptotikus tulajdonságai

Hasonló dokumentumok
Véletlen bolyongás. Márkus László március 17. Márkus László Véletlen bolyongás március / 31

Markov-láncok stacionárius eloszlása

Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz

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

0,424 0,576. f) P (X 2 = 3) g) P (X 3 = 1) h) P (X 4 = 1 vagy 2 X 2 = 2) i) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2 X 0 = 2) j) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2)

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

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Sorozatok és Sorozatok és / 18

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1

Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz

Centrális határeloszlás-tétel

egyenletesen, és c olyan színű golyót teszünk az urnába, amilyen színűt húztunk. Bizonyítsuk

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

Gazdasági matematika II. tanmenet

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Egyváltozós függvények 1.

Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás)

Véletlen bolyongás. 2. rész. Márkus László jegyzete alapján Tóth Tamás december 10.

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

Ergodicitás és korreláció-lecsengés biliárdokban

MATEMATIKAI PROBLÉMAMEGOLDÓ GYAKORLAT

Matematika alapjai; Feladatok

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

4. Az A és B események egymást kizáró eseményeknek vagy idegen (diszjunkt)eseményeknek nevezzük, ha AB=O

előadás Diszkrét idejű tömegkiszolgálási modellek Poisson-folyamat Folytonos idejű Markov-láncok Folytonos idejű sorbanállás

Készítette: Fegyverneki Sándor

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

Differenciálegyenletek numerikus megoldása

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

Analízisfeladat-gyűjtemény IV.

Funkcionálanalízis. Gyakorló feladatok március 22. Metrikus tér, normált tér és skalárszorzat tér

Bevezetés. 1. fejezet. Algebrai feladatok. Feladatok

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

Félévi időbeosztás (nagyjából) házi feladat beadási határidőkkel (pontosan) Valószínűségszámítás 2. matematikusoknak és fizikusoknak, 2009 tavasz

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:

Függvényhatárérték és folytonosság

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

Lagrange és Hamilton mechanika

Valószínűségszámítás összefoglaló

Sztochasztikus folyamatok

Lineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31

matematikai statisztika október 24.

1/1. Házi feladat. 1. Legyen p és q igaz vagy hamis matematikai kifejezés. Mutassuk meg, hogy

AKADÉMIAI LEVELEZŐ TAGSÁGRA TÖRTÉNŐ AJÁNLÁS

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

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

Véletlen szám generálás

A fontosabb definíciók

Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, szeptember 29.) Maróti Miklós

1. Komplex függvények dierenciálhatósága, Cauchy-Riemann egyenletek. Hatványsorok, elemi függvények

Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április 3. 1 / 28

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához

17. előadás: Vektorok a térben

Eseményalgebra. Esemény: minden amirl a kísérlet elvégzése során eldönthet egyértelmen hogy a kísérlet során bekövetkezett-e vagy sem.

A sorozat fogalma. függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet. az értékkészlet a komplex számok halmaza, akkor komplex

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

Sztochasztikus folyamatok alapfogalmak

Diszkrét matematika 1. középszint

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit.

Metrikus terek, többváltozós függvények

Yule és Galton-Watson folyamatok

Boros Zoltán február

Matematika III előadás

Atomok és molekulák elektronszerkezete

HALMAZELMÉLET feladatsor 1.

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

12. előadás - Markov-láncok I.

A maximum likelihood becslésről

Pénzügyi matematika. Medvegyev Péter szeptember 8.

Vektorok. Wettl Ferenc október 20. Wettl Ferenc Vektorok október / 36

Dinamikai rendszerek, 2017 tavasz

PUBLIKÁCIÓS JEGYZÉKEK

Az egyenlőtlenség mindkét oldalát szorozzuk meg 4 16-al:

Konvex optimalizálás feladatok

A derivált alkalmazásai

Függvények folytonosságával kapcsolatos tételek és ellenpéldák

Analitikus térgeometria

Véletlen fraktálok. Diplomamunka. Témavezet : Írta: Beringer Dorottya. Elekes Márton, egyetemi adjunktus Analízis tanszék.

Julia halmazok, Mandelbrot halmaz

Pontfolyamatok definíciója. 5. előadás, március 10. Példák pontfolyamatokra. Pontfolyamatok gyenge konvergenciája

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok április Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját!

Analízis I. Vizsgatételsor

Felügyelt önálló tanulás - Analízis III.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

2. A ξ valószín ségi változó eloszlásfüggvénye a következ : x 4 81 F (x) = x 4 ha 3 < x 0 különben

Valószín ségelmélet házi feladatok

SHk rövidítéssel fogunk hivatkozni.

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

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

1. feladatsor: Vektorfüggvények deriválása (megoldás)

Matematika (mesterképzés)

FELVÉTELI VIZSGA, július 21. Írásbeli próba MATEMATIKÁBÓL A. RÉSZ

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 12. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április / 35

Átírás:

Lorentz folyamatok és néhány kapcsolódó modell aszimptotikus tulajdonságai TÉZISFÜZET Nándori Péter Matematika Intézet, Budapesti M szaki és Gazdaságtudományi Egyetem Témavezet : Szász Domokos professzor

Bevezetés A determinisztikus rendszerekben megjelen kaotikus, sztochasztikus viselkedés mind az elméleti matematika, mind az alkalmazások szempontjából rendkívül érdekes kutatási téma. Alapvet fontosságú példa az ilyen rendszerekre a Szinaj biliárd - vagy ennek periodikus megfelel je, a Lorentz folyamat. A Szinaj biliárd deníciója a következ. Rögzítsünk néhány sima határú szigorúan konvex halmazt a d dimenziós tóruszon (jelölje ezeket B 1,... B k ), és gondoljunk ezekre a halmazokra úgy, mint szórótestek. A biliárd folyam egy pontszer részecske mozgását írja le a szórótestek között: a részecske egyenes vonalú egyenletes mozgást végez, amíg el nem éri valamelyik szórótestet, amikor is a mechanika klasszikus törvényei szerint visszaver dik. A részecske sebességének nagysága konstans egy, így a dinamika fázistere egy d dimenziós pozícióból, és egy egység hosszúságú vektorból áll (ez utóbbi d 1 dimenziós). A Lebesgue mérték természetesen invariáns mindkét koordinátában. Ha csak az ütközési id pontokat tekintjük (Poincaré szelés), akkor a biliárd leképezést kapjuk, ami nyilván ugyanazt a mozgást hivatott leírni. A biliárd leképezés fázisterének dimenziója tehát 2d 2, a legegyszer bb, síkbeli esetben ez történetesen két dimenzió. A síkbeli Szinaj biliárdok elmélete rengeteget fejl dött az utóbbi évtizedekben (részletes leírást talál az olvasó itt: [6]). Az alapvet fontosságú ergodicitáson és hiperbolicitáson kívül a legfontosabb statisztikus tulajdonságok az exponenciális korreláció lecsengés és a centrális határeloszlás-tétel (CHT), vagy más szóval diúzió. Egy (M, F, µ) absztrakt dinamikai rendszerre az el bbi azt jelenti, hogy f(g F n )dµ exponenciálisan kicsi n-ben, ha fdµ = gdµ = 0, továbbá f és g egy megfelel függvényosztály tagjai (mely tartalmazza a szabad repülési vektort a biliárd leképezés esetén). Ezekkel a jelölésekkel a CHT azt jelenti, hogy 1 n n k=1 f F k, mint µ-szerinti valószín ségi változó sorozat, gyengén konvergál egy normális eloszláshoz. A CHT-t el ször [1]-ben igazolták Szinaj biliárdra (azaz Lorentz folyamatra). Mint kiderült, maga az állítás csak akkor igaz, ha a szabad repülés korlátos. 1. Deníció. Egy Szinaj biliárd (vagy Lorentz folyamat) véges horizontú, ha a szabad repülési függvény korlátos. Ekvivalens módon végtelen horizontú, ha található olyan végtelen egyenes, amely diszjunkt az összes szórótest belsejéhez. 1998-ban Young bevezette a torony módszert, [27], amivel be tudta bizonyítani a biliárd leképezés exponenciális korreláció lecsengését, és egyúttal a CHT-re adott egy új, egyszer bb bizonyítást. A torony módszert Szász és Varjú alkalmazták a végtelen horizontú esetre [26]. A cikk tanulsága, hogy a végtelen horizont miatt a részecske viselkedése enyhén szuperdiúzív, azaz az n ütközés utáni pozíció n log n skálázás mellett konvergál Gauss eloszláshoz. Továbbá itt a határeloszlás-tétel lokális változatát is igazolták, melyet a véges 1

horizont esetén is beláttak [25]-ben. Csernov és Dolgopjat tovább egyszer sítették a CHT bizonyítását az úgynevezett standard pár módszerükkel. Ez a módszer rendkívül hasznosnak bizonyult más feladatokban is. A határeloszlás-tétel bizonyításán kívül (mind véges, mind végtelen horizont esetén [3, 4]), nomabb statisztikus tulajdonságokat is beláttak (pl. Brown mozgáshoz való konvergenciát, iterált logaritmus törvényt [3]), illetve egyéb, kapcsolódó modelleket is tárgyaltak (pl. olyan rendszert, ahol két mozgó részecske egymással is ütközik, [5], vagy küls teres biliárdokat). A módszer segítségével néhány valószín ségszámítási érvelést át lehetett emelni Szinaj biliárdokra. Dolgopjat, Szász és Varjú [9]-ben nom visszatérési tulajdonságokat igazoltak a véges horizontú periodikus Lorentz folyamatra. Ugyanezek a szerz k egy olyan véges horizontú modellre is igazolták a CHT-t ([10]), ahol a szórótest kongurációt egy kompakt tartományon perturbálják, tehát egy nem periodikus modellre. Egy kapcsolódó sejtés a következ. 1. Sejtés. Egy kompakt tartományon módosítsuk a végtelen horizontú periodikus Lorentz folyamat szórótest kongurációját (a perturbáció is tegyen eleget a Szinaj biliárd alapfeltevéseinek). Ekkor a szuperdiúzív határeloszlás-tétel érvényben marad. Az utóbbi években a periodikus Lorentz folyamat néhány más, nem homogén verzióját és elkezdték vizsgálni (lásd pl. [24]). Mint láthatjuk, a periodikus eset nom statisztikus tulajdonságai, illetve a nemperiodikus verziók alapvet tulajdonságai igen aktív kutatási területet képeznek, rengeteg izgalmas, nehéz kérdéssel. Néhány ilyen kérdést tárgyalunk a dolgozatban. A dolgozat 2. és 3. fejezete a periodikus eset nom tulajdonságairól szól - els sorban kapcsolódó, sztochasztikus modellekben (melyek motivációja a Lorentz folyamat jobb megértése). A 4. és 5. fejezetek bizonyos inhomogenitásokkal foglalkoznak (Lorentz folyamatokban, illetve egydimenziós tágító leképezések esetén). A 6. és 7. fejezetek kett, illetve magasabb dimenziós végtelen horizontú periodikus Lorentz folyamatokról szólnak. A 3. és 7. fejezet további motivációja, hogy segítségükkel kés bb esetleg tárgyalható lesz az 1. Sejtés is. A dolgozat els sorban négy megjelent folyóirat cikken [15, 16, 17, 18], és egy kéziraton [19] alapszik. A bevezetésen kívül 6 fejezetet tartalmaz. Az 5.,6. és 7. fejezetek (Szász Domokos témavezet mön kívül) Varjú Tamással is közös munkákról számolnak be. Ezért helyénvalónak találtam ezen eredmények felét emelni ki a tézisfüzetbe: pontosabban az 5. fejezetet, és a 6. fejezet felét. 2

1. Bels állapotú bolyongások által meglátogatott pontok száma Bolyongások esetén felmerül érdekes kérdés, hogy a bolyongó hány pontot látogat meg n ideig, ha n nagy. A kérdéssel el ször Dvoretzky és Erd s foglalkoztak a sokat hivatkozott [11] cikkben. Itt sok kapcsolódó kérdést megválaszoltak egyszer szimmetrikus bolyongásra. A dolgozat 2. fejezetében ugyanezeket a kérdéseket tárgyaljuk bels állapotó bolyongásokra (RWwIS). Ezekre a bolyongásokra érdemes úgy gondolni, mint a véges horizontú periodikus Lorentz folyamat sztochasztikus megfelel ire (lásd [23]). Speciálisan, ahol szükséges, feltesszük harmadik és negyedik momentumok végességét. Ugyanezeket a kérdéseket síkbeli periodikus Lorentz folyamtra Pène tárgyalta [20]-ban. A fejezet a [15] cikken alapul. 2. Deníció. Legyen E véges halmaz. Ekkor a H = Z d E (d = 1, 2,...) halmazon tekintett ξ n = (η n, ε n ) Markov láncot bels állapotú bolyongásnak (RWwIS) nevezzük, ha x n, x n+1 Z d, j n, j n+1 E esetén P (ξ n+1 = (x n+1, j n+1 ) ξ n = (x n, j n )) = p xn+1 x n,j n,j n+1. Néhány alapfeltevést teszünk, melyek a következ k: (i) A bels állapotok (ε 0, ε 1,...) Markov lánca irreducibilis és aperiodikus (stacionárius mértékét jelölje µ) (ii) az aritmetika triviális ([13] jelölésével, L = Z d ) bels állapot eloszlása sta- (iii) egy lépés várható értéke nulla, ha az ε 0 cionárius (azaz µ) (iv) A σ kovariancia mátrix (pontos deníciót lásd pl. [13]-ban) létezik és nem elfajult. Legyen L d (n) a meglátogatott pontok száma n ideig, azaz L d (n) = {v Z d : k n, η k = v}. Jelölje L d (n) várható értékét E d (n), szórásnégyzetét pedig V d (n). A f eredményeket a következ képp foglalhatjuk össze. 2. Tétel. Bármilyen eloszlású ε 0 esetén E 3 (n) = nγ 3 + O( n) E 4 (n) = nγ 4 + O(log n) E d (n) = nγ d + β d + O(n 2 d/2 ) ha d 5 ( ) V d (n) = O n 1+ 2 d 3

valamely γ d, β d, csak a RWwIS paramétereit l függ konstansokkal. 3. Tétel. d 3 dimenziós RWwIS-re igaz a nagy számok er s törvénye, azaz ( ) L d (n) P lim n E d (n) = 1 = 1. 4. Tétel. Legyen d = 2. Ekkor bármilyen eloszlású ε 0 esetén E 2 (n) = 2π ( ) σ n n log log n + O log n log 2. n 5. Tétel. Bármilyen eloszlású ε 0 esetén ( ) n 2 log log n V 2 (n) = O log 3, n ahol a konvergencia egyenletes a kezd állapoton vett eloszlásokban. 6. Tétel. d = 2 dimenziós RWwIS-re igaz a nagy számok er s törvénye, azaz ( ) L 2 (n) P lim n E 2 (n) = 1 = 1. 7. Állítás. Bármilyen eloszlású ε 0 esetén 8 σ E 1 (n) π n1/2. Hasonlóan az egyszer szimmetrikus bolyongáshoz, a RWwIS is rekurrens 1 és 2 dimenzióban, magasabb dimenzióban viszont tranziens. A síkbeli rekurrencia azonban bizonyos értelemben gyenge, nagyon sokat kell várni, amíg a részecske visszatér az origóba. Emiatt a síkbeli eset tárgyalása lényegesen nehezebb a többi dimenziónál. Speciálisan a fenti eredmények igazolásához becsülni kell a RWwIS-re vonatkozó lokális határeloszlás-tétel hibatagját (a f tagot [13]-ben számolták ki). Ezért bizonyítunk néhány ilyen becslést, melyek esetleg önmagukban is érdekesek lehetnek. A tézisfüzetben csak egy ilyet említünk, a többi megtaláható a dolgozatban. 8. Tétel. Egydimenziós RWwIS esetén, ha a megfelel en deniált harmadik momentum létezik, akkor P (ξ n = (x, k) ξ 0 = (0, j)) 1 µ k exp ( x2 2πnσ 2nσ 2 ahol a konvergencia egyenletes x-ben. ) [ 1 ir 3 6 x ( 3σ 2 n x 2) ] 1 1 = o σ 6 n 2 4 ( ) 1, n

2. Egy súlyos farkú bolyongás visszatérési tulajdonságai A dolgozat 3. fejezetében egy speciális, súlyos farkú bolyongás visszatérési tulajdonságaival fogalkozunk. A bolyongás lépéseinek eloszlása olyan, mint a végtelen horizontú periodikus Lorentz folyamaté. Pontosan azokat a visszatérési tulajdonságokat vizsgáljuk, melyeket Dolgopjat, Szász és Varjú tárgyaltak [9]-ben (és melyek hasznosnak bizonyultak a lokálisan perturbált véges horizontú Lorentz folyamat tárgyalásánál [10]-ben). Ezek a kérdések az origóba való visszatérés farokeloszlása, a lokális id re vonatkozó határeloszlás-tétel, és az origó els elérési idejének vizsgálata, amint a bolyongó messzir l indul. Az alábbi eredmények némelyike analóg módon igazolható Lorentz folyamatra, némelyike azonban Lorentz folyamatra nyitott. A fejezet eredményei megjelentek a [16] cikkben. Legyenek X 1, X 2... független azonos eloszlású valószín ségi változók, melyekre P (X i = n) = c 1 n 3, ha n 0 és E i egyenletes eloszlásó Z 2 négy egységvektorán. Legyen továbbá ξ i = X i E i. (Itt nyilván c 1 = 1, de ez a konstans nem lesz fontos.) Deniáljuk 2ζ(3) a súlyos farkú bolyongást(htrw) az S n := n i=1 ξ i formulával. A fenti eloszlás olyan, mint a végtelen horizontú Lorentz folyamat szabad repülési vektoráé (lásd [26]). Az a feltétel, miszerint a bolyongó csak tengelyirányokba léphet, nem jelent lényeges megkötést, hiszen a Lorentz részecske is csak véges sok irányba léphet tetsz legesen messzire (itt ez a véges sok irány történetesen a koordináta tengelyek iránya, azonban ez nem lényeges). Deniáljuk továbbá az 1 dimenziós HTRW-ot: Q n := n X i. 3. Deníció. Legyen τ 2 az origóba való els visszatérés ideje 2 dimenzióban, azaz τ 2 = min{n > 0 : S n = (0, 0)}. 9. Tétel. P(τ 2 > n) 4πc 1 log log n. 10. Tétel. Legyen N n 2 = #{k n : S k = (0, 0)}. Ekkor gyengén konvergál egy változóhoz. 1 4πc 1 i=1 N n 2 log log n várható érték exponenciális eloszlású valószín ségi 5

4. Deníció. Legyen t v az origó els elérési ideje, feltéve, hogy a bolyongó v Z 2 pontból indul, vagyis 11. Tétel. t v = min{k 0 : S k = (0, 0) S 0 = v}. log log t v log log v 1 U amint v, ahol U egyenletes eloszlású [0, 1]-en ( pedig gyenge konvergenciát jelent). 5. Deníció. Legyen τ 1 az origóba való els visszatérés ideje 1 dimenzióban, azaz τ 1 = min{n > 0 : Q n = 0}. 12. Tétel. P(τ 1 > n) 2 c 1 log n π n. 13. Tétel. Legyen N n 1 = #{k n : Q k = 0}. Ekkor N n 1 log n n konvergál az 1/2 és (2 c 1 ) 1 paraméterekkel deniált Mittag-Leer eloszláshoz, azaz ahhoz az eloszláshoz, melynek k-adik momentuma 1 (2 k! c 1 ) k Γ ( k + 1). 2 Az els ilyen jelleg eredmények természetesen egyszer szimmetrikus bolyongásra születtek ([12], [7]). A 11. Tétel bizonyításához (a 2. fejezethez hasonlóan) becsülni kell a lokális határeloszlás-tétel hibatagját. Ezért igazoljuk a következ tételt. 14. Tétel. Egydimenziós HTRW-ra a következ becslés x-ben egyenletesen igaz: ( ) ( ) 1 x 2 log log n P(Q n = x) exp = O. 2π 2c1 n log n 4c 1 n log n n log 3 n Kétdimenziós HTRW-ra a következ becslés x Z 2 -ben egyenletesen igaz: ) ( ) 1 P(S n = x) ( 2π2c 1 n log n exp x 2 log log n = O 4c 1 n log n n log 2 n Végül kiterjesztjük a fejezet eredményeit olyan bolyongásokra, ahol az n hosszúságú lépés valószín sége csak aszimptotikusan egyenl c/n 3 -vel. 6

3. Lorentz folyamat kvázi visszaver fallal Tekintsünk egy síkbeli véges horizontú periodikus Lorentz folyamatot, melyet megszorítunk egy végtelen vízszintes sávra. Ebben az esetben a pozíció vízszintes komponense, diúzív skálázás esetén, konvergál az egydimenziós Brown mozgáshoz (a síkbeli állítás következményeként). Ha egy függ leges falat rakunk a nulladik cellába, akkor a trajektória a tükrözött Brown mozgáshoz tart, ha viszont egy x méret lyuk van a falon - amin így a részecske el bb-utóbb átjut-, akkor a limesz újra a Brown mozgás ([10]). A dolgozat 4. fejezetében (és a [17] cikkben) azt bizonyítjuk, hogy ha egy id ben csökken méret lyukat vágunk a falon, akkor a limesz az ún. kvázi tükrözött Brown mozgás, ami a Brown mozgás és a tükrözött Brown mozgás egy közös általánosítása. Érdekesség, hogy ez a folyamat Markov, de nem er sen Markov. A következ kben formalizáljuk a feladatot. Legyen a fal nélküli kongurációs tér D := (R [0, 1]) \ i=1o i. Itt {O i } i a Z-periodikus kiterjesztett változata egy, a tóruszon értelmezett szórótest kongurációnak, ahol a szórótestek szigorúan konvexek, diszjunktak, C 3 sima a határuk, és a görbületük alulról korlátos. Feltesszük továbbá, hogy i=1o i szimmetrikus az y tengelyre. A lyuk nélküli fal a W = {(x, y) D x = 0} = K k=1 [J k,l, J k,r ] halmaz, ahol [J k,l, J k,r ] az y tengely intervallumait jelöli, melyek W összefügg részei. A lyukak bizonyos I n W részintervallumok lesznek, tehát falak egy {W n = W \I n } n sorozatát tekintjük. A biliárd folyam n-edik kongurációs tere tehát D n := (R [0, 1]) \ (W n i=1o i ). Azaz egy pontszer részecske repül egynes vonalú egyenletes mozgással D n belsejében (t = 0 id pontban az els lyuk van a falon, tehát n = 1) amíg el nem éri a biliárdasztal határát, azaz a D n halmazt. Ekkor a mechanika klasszikus törvényei szerint visszaver dik (vagyis a beesési szög megegyezik a visszaver dési szöggel), és szabadon repül tovább D n+1 -ben. Más szóval minden ütközési id pontban lecseréljük a lyukat. Megemlítjük továbbá, hogy a sáv határán történ ütközések nem játszanak lényeges szerepet. Azaz ha a sáv határát periodikusan deniálnánk (formálisan [0, 1]-et S 1 -re cserélnénk D és D n deníciójában), ugyanazt az eredményt kapnánk (egy másik szórással). Mivel az ütközések pillanatában módosítjuk a kongurációs teret, kézenfekv bb a biliárd folyam szokásos Poincaré metszetét, a biliárd leképezést tekinteni. Deniáljuk tehát a biliárd leképezés fázistereit: M n = {x = (q, v), q D n, v S 1, v, u 0 ha q D }, ahol u a D halmaznak a q D pontban vett befelé (azaz a kongurációs tér felé) mutató egységvektora. Itt q jelöli a részecske ütközéskor vett pozícióját, v pedig az ütközés utáni sebességvektorát. Ha q D, v természetes módon paraméterezhet u és v szögével, ami a [ π/2, π/2] intevallum eleme. Ha q W n = W n, paraméterezzük v-t a vízszintes tengellyel bezárt szöggel. 7

Tehát ha ez a szög a [ π/2, π/2] intervallumban van, a részecske a fal jobb oldalán található, ha pedig a [π/2, π] vagy a ( π, π/2] intervallumok valamelyikében, akkor a bal oldalon. Tehát a biliárd folyamot leírhatjuk a következ biliárd leképezésekkel F n : M n M n+1. Legyen továbbá κ n : M n R az M n -ból M n+1 -ba mutató szabad repülési vektor vízszintes vetülete (azaz ha x = (q, v) M n és F n (x) = ( q, ṽ), akkor κ n (x) a q q vektor vízszintes vetülete). Feltesszük továbbá, hogy a szórótest konguráció véges horizontú. Legyen végül I n = {I k } 1 k n az els n lyuk halmaza, és S n (x, I n ) = S n (x) = n κ k F k 1... F 1 (x), k=1 ahol x M 1. Egyedül a lyukak (azaz I n ) denícióját kell még megadnunk. Legyen α = (α n ) n 1, α n 0 egy x sorozat, és válasszunk független, egyenletes eloszlású véletlen ξ n, n 1 pontokat a K i=1[j i,l, J i,r ] halmazon. A következ három speciális esetet tekintjük: 1. Tegyük fel, hogy ξ n [J i,l, J i,r ], és legyen l n = J i,r ξ n. Ha l n > α n, akkor legyen I n = (ξ n, ξ n + α n ), egyébként I n = (ξ n, J i,r ) (J i,l, J i,l + α n l n ), ami W részhalmaza, ha n elég nagy. Vezessük be ezen speciális választással az S n (x, α) = S n (x) = S n (x, I n ) és a jelöléseket. F n = F n 2. Minden 1 k n-hoz válasszunk független ξ n (k) valószín ségi változókat, melyek olyan eloszlásúak, mint ξ n. Tegyük fel, hogy ξ n (k) [J i,l, J i,r ], és legyen l n (k) = J i,r ξ n (k). Ha l n (k) > α n, legyen I n (k) = (ξ n (k), ξ n (k) + α n ), egyébként pedig I n (k) = (ξ n (k), J i,r ) (J i,l, J i,l + α n l n (k) ), végül legyen I n = (I n (k) ) 1 k n. Vezessük be ezen speciális választással az jelölést. S n (x, α) = S n (x) = S n (x, I n ) 3. Legyen I n = W. Vezessük be ezen speciális választással az S (per) n (x) = S n (x, I n ) 8

jelölést, valamint x x-re legyen S (per) t (x), t 0-ra a S n (per) (x) függvény szakaszonként lineáris, folytonos kiterjesztése. Legyen végül F (per) = F 1, M (per) = M 1. A fentiek közül az els választás (ami az egyetlen valóban id függ ) a legérdekesebb. A második esetben minden n-re újra kell deniálnunk a S1,... Sn trajektóriát, tehát lényegében biliárdok egy sorozatával dolgozunk (más szóval Sn növekményei szériasorozatot alkotnak). A harmadik választás a szokásos periodikus Lorentz folyamat. A természetes invariáns mérték a biliárd folyamra a Liouville mérték, melynek vetülete M (per) -ra invariáns mértéke F (per) -nak. Szorítsuk meg ezt a mértéket az origóval szomszédos két négyzetre, és normalizáljuk úgy, hogy valószín ségi mértéket kapjunk. Jelöljük ezt a mértéket P-vel. Végül legyen J M (per) az a részhalmaza a fal nélküli diszkrét fázistérnek, melyr l a részecske a következ ütközés el tt átrepül az y tengelyen, azaz a K i=1(j i,l, J i,r ) halmazon. A véges horizont miatt J korlátos. A következ kben deniáljuk a határfolyamatokat. Két nagyon hasonló folyamatot deniálunk, így mindkett t kvázi tükrözött Brown mozgásnak nevezzük, és csak a rövidítésükben teszünk különbséget. Legyen B = (B t ) t [0,1] egy σ paraméter Brown mozgás (BM) a [0, 1] intervallumon. Az origóban vett lokális idejét jelölje L = (L t ) t [0,1]. Azaz 1 L t = lim ε 0 2ε t 1 { BS <ε}ds. 0 Feltéve, hogy adott B, tekintsünk egy Π Poisson pontfolyamatot, melynek intenzitásmértéke cdl, valamely c pozitív konstanssal. Ilyenkor egy valószín séggel a cdl mérték tartója Z = {s : 0 s 1 : B s = 0}, a B BM zérushalmaza. Jelölje Π pontjait csökken sorrendben P 1, P 2,... Valójában Π- nek véges sok pontja van. Ha m pontja van, akkor legyen P m+1 = P m+2 =... = 0. Legyen továbbá P 0 = 1 és legyen η egy 1/2 paraméter Bernoulli eloszlású valószín ségi változó, mely független B-t l és Π-t l. Ekkor a Q = (Q t ) t [0,1] folyamatot, melyre Q 0 = 0 és { ( 1) Q t = η B t ha n Z + {0} : t (P 2n+1, P 2n ] ( 1) 1 η B t egyébként c és σ paraméter kvázi tükrözött Brown mozgásnak nevezzük, és qrbm(c,σ)- val jelöljük (lásd az 1. ábrát). A QRBM folyamat deníciója hasonló a qrbm folyamatéhoz. A különbség, hogy a c(dl) mértéket c 1 t (dl t )-re kell cserélni. Ennek eredményeként a 9

1. ábra. qrbm Poisson pontfolyamatnak végtelen sok pontja lesz, melyek csak a nullában torlódnak. Jelölje ezeket a pontokat csökken sorrendben P 1, P 2,... (n.b.: nincs közöttük legkisebb). Legyen P 0 = 1. Ezután deniáljuk η-t és QRBM(c,σ)-t, mint az el bb. Mint általában, C[0, 1] jelöli a [0, 1] intervallumon értelmezett folytonos függvények terét. Deniáljuk a Wn függvényt az alábbi módon: Wn (k/n) = S k / n ha 0 k n, és legyen Wn (t), t [0, 1] az el z függvény szakaszonként lineáris, folytonos kiterjesztése. Jelölje µ n a Wn által C[0, 1]-en indukált mértéket, ahol a kezdeti eloszlás (azaz x eloszlása) P. Hasonlóan deniáljuk a µ n mértéket Wn segítségével, ahol Wn (k/n) = Sk / n. Most megfogalmazzuk a 4. fejezet f eredményét. 15. Tétel. Léteznek σ és c 2, csak a periodikus szórótest kongurációtól függ pozitív konstansok, hogy 1. ha c > 0 : α n n c, akkor µ n gyengén konvergál a QRBM(c 2 c, σ) által generált mértékhez. 2. ha c > 0 : α n n c, akkor µ n gyengén konvergál a qrbm(c 2 c, σ) által generált mértékhez. 3. ha α n n 0, akkor µ n és µ n gyengén konvergálnak a tükrözött Brown mozgás, és a negatív tükrözött Brown mozgás által generált mértékek átlagához. 4. ha α n n, akkor µ n és µ n gyengén konvergálnak a Wiener mértékhez. A bizonyítás legfontosabb eszköze a periodikus Lorentz folyamat lokális határeloszlás-tétele (melyet Szász és Varjú igazoltak [26]-ben). Ebben a fejezetben szintén belátjuk a globális határeloszlás-tétel egy kib vített változatát, ami önmagában is érdekes lehet. Legyen L nt a fázistér egy kompakt részhalmazába tett látogatások száma az [1, nt ] id intervallumban (ezt a kompakt halmazt praktikusan J -nek választjuk). Ekkor a következ állítás igaz. 10

16. Állítás. ( ) S (per) nt, L nt n n t [0,1] (B t, c 0 L t ) t [0,1], valamely c 0 > 0 konstanssal, amint n, és a bal oldal egy valószín ségi változó a P mértékre nézve. Itt gyenge konvergenciát jelent a D R 2[0, 1] Szkorohod térben. 4. Nem autonóm dinamikák Az 5. fejezetben egy, nem autonóm (id függ ) dinamikai rendszerekre vonatkozó CHT-t bizonyítunk. Az eredmény jelen formájában csak egydimenziós dinamikákra alkalmazható, azonban az id beli inhomogenitás meglehet sen általános. Ez utóbbi azt jelenti, hogy bizonyos feltételek teljesülése esetén leképezések egy x sorozatát tekintjük (nem pedig leképezések tipikus sorozatait). A feltételek összefüggésben állnak az autonóm esetre vontkozó kohomológia feltétellel. Ez a fejezet a [18] cikk eredményeit tartalmazza. Legyen A egy számhalmaz, (X, F, µ) pedig egy valószín ségi mez. Minden a A-ra tekintsünk egy T a : X X leképezést. Tegyük fel, hogy µ invariáns minden T a -ra. Tekintsük A-beli számok egy a : N A sorozatát. A célunk CHT-t bizonyítani a f T a1, f T a2 T a1,... sorozatra, ahol f : X R valamilyen reguláris függvény. Ahogy az szokásos, legyen ˆT a g(x) = g(t a x) és ˆT a ˆT operátor L 2 (µ)-adjungáltja (ez az úgynevezett Perron-Frobenius operátor). Vezessük be továbbá a következ jelölést: { ˆTai... ˆT [i..j] = ˆT aj ha i j Id egyébként, és legyen ˆT [j] = ˆT [1..j]. Hasonlóan, deniáljuk a következ operátorokat { ˆT ˆT [i..j] = aj... ˆT a i if i j Id egyébként, és legyen ˆT [j] = ˆT [1..j]. Deniáljuk továbbá a következ σ-algebrákat: F 0 = F, F i = (T a1 ) 1... (T ai ) 1 F 0. Feltétel lesz, hogy ezek a σ-algebrák csökken sorozatot alkossanak (vö. 17. 11

Tétel 2. feltevés), tehát csak nem invertálható leképezésekkel foglalkozunk. Tegyük fel, hogy található F-mérhet függvények egy B Banach tere, hogy g := g B g minden g B-re. Végül egy x f függvényre legyen u k = k i=1 ˆT [i+1..k]f. A fenti jelölésekkel a célunk határeloszlás-tétel bizonyítása az S n (x) = n k=1 ˆT [k] f(x) sorozatra. 17. Tétel. Tegyük fel, hogy f, a és T b, b A teljesítik az alábbiakat. 1. fdµ = 0. 2. T b nem invertálható ráképezés minden b A-ra. 3. f B és létezik K <, illetve τ < 1, hogy minden b sorozatra és minden k-ra ˆT b 1... ˆT b k f < Kτ k f. 4. (akkumulált transzverzalitás) Legyen χ k az u k függvény és a (T ak+1 ) 1 F 0 - mérhet függvények altere közötti L 2 -szög. Ekkor N min (1 j {k,k+1} cos2 (χ j )) k=1 végtelenhez tart, amint N. A fenti feltételek teljesülése esetén V ar(s n ) és S n (x) V ar(sn ) gyengén konvergál a standard normális eloszláshoz, ahol x eloszlása µ. A 3. feltevés bizonyos értelemben azt mondja, hogy az ˆT a j operátoroknak spektrális résük van, mely elég természetes feltétel. A 4. feltevés azt garantálja, hogy S n tagjai nem ejtik ki egymást, speciálisan f nem lehet a konstans nulla függvény kohomológia osztályában, ha A = 1. Az alábbiakban két konkrét példát mutatunk, ahol a tétel feltételei teljesülnek. 12

18. Példa. Legyen (X, F, µ) = (S 1, Borel, Leb), A = {2, 3,... }, T a (x) = ax( mod 1), B = C 1 = C 1 (S 1 ), g := sup x S 1 g(x) + sup x S 1 g (x). Legyen f C 1 egy nem konstans függvény, melyre fdx = 0. Ekkor található olyan L = L(f) pozitív egész, hogy minden olyan a sorozatra, amelyre a 17. Tétel feltételei teljesülnek. #{k : min{a k, a k+1, a k+2 } > L} =, 19. Példa. Legyen X, F, µ, A, T b, B mint a 18. Példában. Ha a egy olyan sorozat, melyhez található egy b A azzal a tulajdonsággal, hogy minden K-ra létezik k, hogy a k = a k+1 =... = a k+k 1 = b, továbbá f B, f = 0 olyan függvény, melyre az f = ˆT b u u egyenletnek nincs megoldása u-ban, akkor a 17. Tétel feltételei teljesülnek. 5. Dettmann Horizont Sejtéseir l A dolgozat 6. fejezete d 3 dimenziós végtelen horizontú Lorentz folyamatokról szól. Fontos megjegyezni, hogy a magas dimenziós eset sokkal nehezebb, mint a síkbeli. Véges horizont esetén is sokkal kevesebbet lehet precízen igazolni, mint a síkban (lásd [2]), a végtelen horizont esete azonban még bonyolultabb. Ahogy már korábban említettük, végtelen horizontnál a síkban a skálázás szuperdiúzív. A magas dimenziós esetben az els lépés az lehet, hogy meghatározzuk a szabad repülési vektor eloszlásának aszimptotikus lecsengését. Ha ez ugyanolyan nagyságrend, mint a síkban (azaz C/t), akkor jogosan sejthetjük, hogy a szuperdiúzív skálázás is azonos. Dettmann [8]-ban megfogalmazott sejtéseket, melyek ezt az aszimptotikus nagyságrendet tárgyalják lényegében teljes általánosságban. A sejtések lényege, hogy szuperdiúzió pontosan akkor várható, ha található egy maximális (azaz d 1 dimenziós) nem elfajult horizont. Meglehet sen könny bizonyítani, hogy ha van egy ilyen horizont, akkor a t-nél hosszabb szabad repülés mértéke legalább 1/t, tehát szuperdiúziót várunk. Ha azonban a d 1 dimenziós horizont elfajult, a kérdés már sokkal nehezebb, és mint kiderült, egy érdekes geometriai problémához vezet. Ezt a kérdést válaszoljuk meg, ami egyben Dettmann 2. sejtésének bizonyítása. Érdekesség, hogy a bizonyításunk használja a periodikus Lorentz folyamatok kis méret szórótestnél vett limeszét, lásd [14]. Ez a fejezet a [19] kéziraton alapul. 13

Legynek {O i } i=1,...,n a d dimenziós tórusz nyílt részhalmazai (szórótestek), melyek határai C 3 -sima hiperfelületek. Nem követeljük meg, hogy a szórótestek diszjunktak legyenek (n.b. különböz szórótestek vezethetnek ugyanarra a kongurációs térre, ha a különbségeket kitakarják szórótestek). A határok metszetein lév q O i O j pontokat sarokpontoknak nevezzük. Feltesszük továbbá, hogy a O i határ tetsz leges pontján a K görbületi operátor egyenletesen korlátos felülr l, azaz létezik olyan κ max univerzális konstans, hogy minden a O i hiperfelület minden v érint vektorára 0 K(v, v) κ max v 2. Fontos, hogy itt nem követelünk meg alsó korlátot. (Ezt a modellt egyébként félig szóró biliárdnak nevezik, és alapvet fontosságú az ún. Boltzmann-Szinaj Ergodikus Hipotézis tárgyalásánál, vö. [22], [21].) A biliárd folyam kongurációs tere Q = R d \ i=1o i, ahol {O i } i=n+1,... az {O i } i=1,...,n szórótestek egész koordinátájú vektorokkal eltolt kópiái. A fázistér M = Q S d 1, ahol S d 1 a lehetséges sebességvektorok halmaza. A biliárd folyam M-n értelmezett, és a Lebesgue mérték (mindkét koordinátában) nyilvánvalóan invariáns. A biliárd folyamot analóg módon deniálhatjuk a M = Q S d 1 = ( Q/Z d ) S d 1 kompakt téren. Legyen µ a Lebesgue mérték M-en. A fenti jelölésekkel a szabad repülési vektor farokeloszlása: F (t) = µ{(q, v) : τ(q, v) > t}, ahol τ(q, v) = inf s>0 {q + sv i=1,2,... O i }. A elfajult d 1 dimenziós horizont jelentése a következ. Tegyük fel, hogy létezik olyan d 1 dimenziós an altér R d -ben, amely diszjunkt minden szórótesthez. Továbbá tegyük fel, hogy minden ilyen alteret mindkét oldalról érintenek szórótestek (azaz minden q + V ütköz mentes an altérre, ha dim V = d 1, akkor minden elég kis v / V vektorral q + v + V belemetsz valamely szórótestbe). A fenti feltételek esetén a következ tétel teljesül. 20. Tétel. Amint t, a következ becslés igaz: O(t 2 ), 3 d 5 F (t) = O(t 2 log ) t), d = 6 O (t 2+d 2 d, d > 6. Továbbá, ha azt is feltesszük, hogy a szórótestek görbületei egyenletesen el vannak választva a nullától (szóró eset), akkor t 2, 3 d 5 F (t) t 2 log t, d = 6 2 d, d > 6. t 2+d 14

A kitev ben szerepl 2+d nem jelent meg Dettmann sejtéseiben. Igazából a 2 d tételt kicsit általánosabban igazoljuk: a biliárdasztal nem csak Z d -periodikus lehet, hanem L-periodikus, ahol L egy tetsz leges nem elfajult d dimenziós rács. Végül megemlítünk egy saját sejtést, aminek bionyítása az els lépés lehet az olyan d dimenziós periodikus Lorentz folyamatokra vonatkozó szuperdiúzív viselkedés bizonyításában, ahol van egy nem elfajult d 1 dimenziós horizont. 21. Sejtés. Egy d dimenziós szóró biliárd konguráció esetén, ahol van d 1 dimenziós nem elfajult horizont, ha τ nagy, akkor a következ szabad repülés hossza tipikusan τ 1/d nagyságrend. Hivatkozások [1] Bunimovich, L. A., Sinai, Ya. G.: Statistical properties of Lorentz gas with periodic conguration of scatterers. Comm. Math. Phys. 78 479 497, (1981). [2] Bálint, P., Tóth, I. P.: Exponential Decay of Correlations in Multidimensional Dispersing Billiards. Annales Henri Poincaré 9 13091369, (2008). [3] Chernov, N.: Advanced statistical properties of dispersing billiards, Journal of Stat. Phys. 122, 1061-1094 (2006). [4] Chernov, N., Dolgopyat, D.: Anomalous current in periodic Lorentz gases with innite horizon. Russian Math. Surveys 64 73124, (2009). [5] Chernov, N., Dolgopyat. D.: Brownian Brownian Motion1. Memoirs of American Mathematical Society 198 no. 927 (2009). [6] Chernov, N., Markarian, R.: Chaotic billiards Mathematical Surveys and Monographs 127 AMS, Providence, RI (2006). [7] Darling, D.A., Kac, M.:On occupation times for Marko processes, Trans. Amer. Math. Soc. 84 444-458 (1957). [8] Dettmann, C. P.: New horizons in multidimensional diusion: The Lorentz gas and the Riemann Hypothesis, J. Stat. Phys. 146 181204, (2012). [9] Dolgopyat, D., Szász, D., Varjú, T.: Recurrence Properties of Planar Lorentz Process, Duke Mathematical Journal 142 241-281 (2008) 15

[10] Dolgopyat, D., Szász, D., Varjú, T.: Limit Theorems for Locally Perturbed Planar Lorentz Process, Duke Mathematical Journal 148 3 459-449 (2009) [11] Dvoretzky, A., Erd s, P.: Some Problems on Random Walk in Space, Proc. 2 nd Berkeley Sympos. Math. Statis. Probab., 353-367 (1951) [12] Erd s, P., Taylor, S. J.: Some Problems Concerning the Structure of Random Walk Paths, Acta Mathematica Hungarica (1960) [13] Krámli, A., Szász, D.: Random Walks with Internal Degrees of Freedom, I. Zeitschrift Wahrscheinlichkeitstheorie verw. Gebiete 63 85-95 (1983). [14] Marklof, J., Strömbergsson, A.: The distribution of free path lengths in the periodic Lorentz gas and related lattice point problems. Annals of Mathematics 172 19492033, (2010). [15] Nándori, P.: Number of distinct sites visited by a random walk with internal states, Probability Theory and Related Fields 150 3: 373-403, (2011). [16] Nándori, P.: Recurrence properties of a special type of Heavy-Tailed Random Walk, Journal of Statistical Physics 142 2: 342-355, (2011). [17] Nándori, P., Szász, D.: Lorentz Process with shrinking holes in a wall Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 22 2, 026115, (2012). [18] Nándori, P., Szász, D., Varjú, T.: A central limit theorem for timedependent dynamical systems Journal of Statistical Physics 146 6: 1213-1220, (2012). [19] Nándori, P., Szász, D., Varjú, T.: Tail asymptotics of free path lengths for the periodic Lorentz process. On Dettmann's geometric conjectures. Preprint, http://arxiv.org/abs/1210.2231 [20] Pène, F.: Asymptotic of the number of obstacles visited by a planar Lorentz process, Discrete and Continuous Dynamical Systems, series A, vol. 24 567-588 (2009). [21] Simányi, N.: Conditional Proof of the Boltzmann-Sinai Ergodic Hypothesis. Inventiones Mathematicae 177 2 381-413 (2009). [22] Sinai, Ya. G.: On the foundations of the ergodic hypothesis for a dynamical system of statistical mechanics (in Russian) Dokl. Akad. Nauk SSSR 153 6 1261-1264 (1963). 16

[23] Sinai, Ya. G.: Random walks and some problems concerning Lorentz gas, Proceedings of the Kyoto Conference, 6-17 (1981). [24] Stenlund, M., Young, L.S., Zhang, H.: Dispersing billiards with moving scatterers, Preprint http://arxiv.org/abs/1210.0011 [25] Szász, D., Varjú, T., Local limit theorem for the Lorentz process and its recurrence in the plane, Ergodic Theory and Dynamical Systems 24 257-278 (2004). [26] Szász, D., Varjú, T.: Limit Laws and Recurrence for the Planar Lorentz Process with Innite Horizon. Journal of Stat. Phys. 129 5980, (2007). [27] Young, L.S.: Statistical properties of dynamical systems with some hyperbolicity. Annals of Mathematics 147 585650, (1998). 17