Файл: Красовский, А. А. Фазовое пространство и статистическая теория динамических систем.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 23.10.2024

Просмотров: 88

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

50 РЕ Ш Е Н И Е Ф П К -У РА В Н Е Н И Я [ГЛ . II

при симметричном центральном начальном распределении вероятностей свободное движение в системе без прямых нелинейных связей имеет точно такую же нормальную со­ ставляющую логарифмической плотности вероятности, как в линейной системе.

Сходное, но не идентичное положение имеет место для вынужденного движения систем без прямых нелинейных связей. Действительно, первые два из уравнений (2.14) для этого класса систем запишутся в виде

П п

•'ij

2

Пр;.Лр

2

{Apqг “Ь Ap^Aq) =

0,

 

Р =1

 

Р, 9=1

 

 

 

п

 

 

п

(2.28)

Ails 2

(aPi-Apk

apkApi) 2 2 aPikAp

 

Р =1

 

 

Р=1

 

п

2*^Р9 (3^4рзIk “Н 2ApifcAq -f- ApiAqk) = 0.

Р. 9=1

Если ограничиться только квадратическим приближением логарифмической плотности вероятности N = 2, т. е.

искать приближенное решение в форме нормального рас­ пределения, то следует положить

Apih 0, Apqifc 0.

При этом

п п

А\ — 2

йр%Ар

2 SpqApfAq — 0,

Р =1

Р, 9=1

 

п

 

 

 

АцС —2 (aPiApk +

apkApi)

(2.29)

р = 1

 

 

 

2 S p q A p i A q i s

2 2 a Pik-Ap — 0 .

 

Р, 9=1

 

р =1

Если начальное распределение симметрично относительно начал координат, то A t (0) = Л? = 0. При таких на­

чальных условиях первая система уравнений (2.29) имеет тривиальное решение А ( (t) — 0 и уравнения для коэф­

фициентов квадратичных членов принимают точно такой же


§ 2.2] Ч А С Т Н Ы Е СЛУ ЧА И 57

вид, как в линейной системз:

п п

А%к S (aPiApk apkApi)

SpqApiAqK — 0. (2.30)

Р=1

р, (2—1

Таким образом, приближенное решение в виде централь­ ного нормального распределения для системы без пря­

мых нелинейных связей при наличии

шумов

совпадает

с решением для линейной системы.

 

 

Уравнения (2.30) в матричной форме имеют вид

А — Аа — атА — A S A =

0,

(2.31)

где a = | a iftf, Л = | ^ гй||, 5 = || S tk \ — квадратные мат­

рицы, ar — транспонированная матрица.

Решение матричного (без правой части) уравнения Риккати (2.31) может быть выражено через квадратуры весовых функций линейного приближения. Соответствую­ щее выражение имеет вид

(

А = [u> (t, 0) А~х(0) (*, 0) - ^ w (*, Г) Swт (/, t') d t T \ (2-32)

о

где индекс «—1 » обозначает обратную матрицу.

Для доказательства удобно перейти к обратной матри­

це А*1 или матрице вторых моментов

 

М = - А - 1.

(2.33)

Умножая (2.31) слева и справа на А*1 и принимая во

внимание, что АА ~Х = — АА ~Х, получаем

 

М + аМ + MaT - S.

(2.34)

Решение уравнения (2.34) имеет вид

 

I

 

М = w (t, 0) М (0) шт (t, 0) w (£,. t') SwT

(i, t’) dt'. (2.35)

о

 

В этом можно убедиться, подставляя (2.35) в (2.34) и учитывая, что

w (£, 0) + aw (t, 0) = 0, VF (t, 0) + u>T(f, 0)aT = 0.

Отсюда и из (2.33) вытекает решение (2.32).


58 РЕ Ш Е Н И Е Ф П К -У РА В Н Е Н И Я [ГЛ . II

Важным классом систем являются системы без ли­

нейных связей.

Так будем называть системы, описываемые

уравнениями

 

 

71

П

 

2

^ikl^k^l “Ь 2

m-^kP^V^m "4“ ■■• = ii» (2.36)

М = 1

к, I, т— 1

 

т. е. системы, характеристики которых / ; не содержат ли­ нейных членов. Для таких систем фундаментальная мат­ рица линейного приближения является единичной и фор­ мулы (2.23) для коэффициентов распределения при от­ сутствии шумов упрощаются:

 

 

=

Aijic..tS 4-

(

 

П

Uppij...s (t ') 4-

Aijk...s{t)

 

j./V (^V—1) ^

IV

n

 

~~N~

0

n

p = l

IV+2

 

 

 

 

 

 

+ N 2

a P V y f ( O A p +

2

[ a PJ. .s ( O ^ P i ( 0 + • • •

Р=1

IV+ 1

 

p = l

'~N~'

 

•••+

Яру...г{t') A Ps (£')] 4 -

 

 

4~1й~~Т

2 taPfc -s

) ^pij(t')

(2.37)

 

IV—1

Р=1

IV—1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

• . . +

apij...f (O A p rs (01 +

• • • .

 

• • • +

—---- - 2 lflPil (^) Apk,..B (<') + • • •

 

N ~ l

£ i

 

 

 

 

 

. . . 4- apls (f) Apij^r (I')]} dt\

N = 2, 3, . . .

 

 

 

 

 

'4v-i

 

 

Еще более узким, но важным подклассом являются си­ стемы вида

П

 

2ч + 2 аш а д = 0, аPPI 0.

(2.38)

к, 1=1

 

Такие системы будем называть системами с перекрестны­ ми квадратичными связями. Каждое уравнение (2.38),

кроме производной xt, содержит попарные произведения

координат с индексами, отличными от г. Характерным примером могут служить уравнения Эйлера (1.34). Для


§ 2.2l Ч А С Т Н Ы Е СЛУ ЧА Й 59

систем с перекрестными квадратичными связями выраже­ ния (2.23) обращаются в следующие:

 

А а А а,

A i (t) — A i,

 

 

t

П

 

A)(t) =

Ab + 25 S

apij(t') Ap (t')dt’,

 

 

GОр— 1

A-,jk... s (0 =

A ij k... s

 

(2.39)

N

N

 

 

 

t

n

 

 

7_1 ^ 2

laPH

 

) APk ... s(O 4

 

о p=1

 

JV-l

 

 

. . .

4- o-prs{t') Apij ...f(t')] dt',

 

 

 

 

N- 1

Допустим, что система с квадратичными перекрест­ ными связями является стационарной (aihl = const) и

начальное распределение является центральным нормаль ным:

A i (0) = 4? = 0, А и (0) = Afj, A ijk (0) = A \ik = 0,...

Допустим также, что начальные значения коэффициен­ тов распределения удовлетворяют уравнениям

П

2 (APiCLPjk 4“ APjapik 4" A pf[ttpjj) — 0,

i, j, к = 1, 2, . . ., га.

p=i

 

Тогда

 

Aij {t) = A°u, A Uh (t)

= 0,...

и данное начальное распределение является равновесным для свободного движения системы. Это вытекает как из

уравнений (2.39), так и из того, что при указанных усло-

п

виях функция 2 AikXiXn служит первым интеграл ом для

г, 4=1

системы (2.38).