Differentialgleichungen
werden zur Beschreibung von Vorgängen in Natur und Technik
verwendet. Dabei sind die meisten Gleichungen nicht analytisch
lösbar, so dass auf numerische Verfahren zurückgegriffen
wird. Bekannte numerische Verfahren zur Lösung von
Differentialgleichungen sind das Euler-Verfahren oder auch das
Verfahren nach Runge-Kutta. Den numerischen Verfahren ist gemein,
dass sie naturgemäß nicht den kontinuierlichen Verlauf
betrachten, sondern statt dessen den Differentialquotienten
überführen zu einem Differenzenquotienten. Dabei wird die
unendlich kleine Zeitdifferenz dt zu einem durchaus nicht gegen Null
gehenden
. Aus der kontinuierlichen
Differentialgleichung ist eine diskrete Beschreibung geworden. Hier
muss Vorsicht walten, denn das charakteristische Verhalten eines
Systems kann sich durch diese Umwandlung in eine diskrete
Beschreibung grundlegend verändern. Wird die logistische
Gleichung als Differentialgleichung geschrieben, so ergibt sich ein
kontinuierlicher Anstieg der Populationsgröße bis die
Sättigung bei 100% erreicht ist. Nur die diskrete Beschreibung
dieser Gleichung zeigt chaotisches Verhalten. Dies sollte zu Denken
geben, Differentialgleichungen numerisch von einem Rechner lösen
zu lassen, ohne sich viele Gedanken über mögliche
prinzipielle Fehler durch das angewandte Rechenverfahren zu machen!
Diese
Schwierigkeiten führten zur Entwicklung der numerischen
Stabilitätsanalyse. Dabei wird u.a. untersucht, wie klein
gewählt werden muss, um beim Beispiel der
logistischen Gleichung Konvergenz gegen die Sättigung 100%, also
1, zu erreichen. Im Rahmen dieser Ausarbeitung wird auf diese
Stabilitätsbetrachtungen nicht weiter eingegangen und
vorausgesetzt, dass für die numerische Berechnung des
Oszillatorverhaltens
klein genug gewählt wurde.
Bei den
Betrachtungen zur logistischen Gleichung wurde der Begriff
Sensitivität eingeführt. Sensitivität kann über
die Zeitreihen zweier sich nur geringfügig unterscheidenden
Startwerte und die Differenz der Zeitreihen leicht erkannt werden.
Liegt Sensitivität vor, so muss die Abweichung die Größe
der eigentlichen Zeitreihen erreichen. Das folgende Bild zeigt die
Zeitreihe für eine Anfangsauslenkung 0.3, darauffolgend das Bild
für eine Anfangsauslenkung von 0.301 und schließlich die
Differenz zwischen beiden Zeitreihen.
Anwendung
der Begriffe auf den Duffing-Oszillator
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Anwendung der Begriffe auf den Duffing-Oszillator
> ds:=v:
# erstes DG-System
>
dv:=-c*v+b*s-a*s^3+A*sin(wE*t):
>
>
ds_2:=v_2: # zweites DG-System
> dv_2:=-c*v_2+b*s_2-a*s_2^3+A*sin(wE*t):
>
>
a:=0.53:b:=0.2:c:=0.04:A:=0.4:wE:=0.19:
# gemeinsame Parameter
>
>
s_0:=0.3:s_0_2:=0.301:Dauer:=400:Aufloesung:=2000:
> DGdiff(ds,dv,ds_2,dv_2,s_0,s_0_2,Dauer,Aufloesung,0);
Die Bilder der
Prozedur DGdiff
zeigen deutlich: Es
liegt Sensitivität vor. Es dauert jedoch einige
Iterationsschritte bis die Abweichung der Anfangsbedingungen zur
Signalgröße angewachsen ist. Es mag auf den ersten Blick
verwunderlich erscheinen, dass die Abweichung manchmal mehr als die
Signalgröße beträgt. Dies liegt einfach daran, dass
hier im Gegensatz zur logistischen Gleichung auch negative Werte in
den Zeitreihen auftreten, die Abweichung jedoch als Betrag angegeben
ist.
Für die logistische Gleichung ergab sich bei
Variation des Parameters r das Feigenbaum-Endzustandsdiagramm. Wird
beispielsweise der Parameter b variiert erhält man ein
Feigenbaum-Diagramm, das dem der logistischen Gleichung sehr ähnelt.
Dies zeigt, dass Chaos zwar chaotisch sein mag aber nicht ohne
Regelmäßigkeit. Der Weg ins Chaos über Bifurkation,
die Periodenverdopplung, wie sie auch bei der logistischen Gleichung
auftrat, scheint universeller Natur zu sein.
Für die
logistische Gleichung wurde der Begriff Attraktor eingeführt.
Auch bei der Duffing-Gleichung existieren Attraktoren, wobei hier
jedoch wesentlich komplexere Strukturen zugrunde liegen, was durchaus
einzusehen ist, da verschiedene Werte für 5 Parameter gewählt
und kombiniert werden können. Zur Duffing-Gleichung sind deshalb
eingehende numerische Studien in den frühen 80er Jahren
durchgeführt worden, z.B. durch Ueda .
Bei der Betrachtung des Verhaltens der Duffing-Gleichung kommt man nicht umhin, den Begriff des "seltsamen Attraktors" zumindest zu streifen. Früher ging man davon aus, dass sich Systeme mit Reibung auf gewisse Punkte oder Grenzzyklen einpendeln, denen wir auch im Kapitel 2 über Oszillatoren begegnet sind. Es gibt jedoch im Gegensatz dazu sogenannte seltsame Attraktoren. Durch sie wird wie durch einen Grenzzyklus, das Langzeitverhalten von Systemen beschrieben. Sie haben eine komplexe, chaotische Struktur. Intuitiv sind die seltsamen Attraktoren eigentlich nicht verstehbar, sondern nur mit Hilfe ausgefeilter mathematischer Methodik.
Bei den
numerischen Untersuchungen zur Duffing-Gleichung wurde erkannt, dass
mehrere Attraktoren nebeneinander existieren können. Dabei
interessiert, welche Anfangsbedingungen von welchem Attraktionsgebiet
angezogen werden. Es hängt damit auch von den Anfangsbedingungen
ab, ob sich chaotisches Verhalten ergibt oder nicht, je nachdem zu
welcher Art von Attraktor der Bereich der gewählten
Anfangsbedingungen gezogen wird. Ist er seltsam, so tritt chaotisches
Verhalten auf, ansonsten nicht.
Die Erforschung der
Charakteristika von seltsamen Attraktoren ist aktueller
Forschungsgegenstand. In den verschiedensten Disziplinen werden die
Möglichkeiten diskutiert, die sich durch die Beschreibung von
Systemen aller Art mittels seltsamer Attraktoren ergeben. Dies zieht
sich von den "harten" Naturwissenschaften, der Physik und
Chemie, über die Neurowissenschaften hinein in die Soziologie
und die Volks- und Betriebswirtschaftslehre (11).
Der
erste seltsame Attraktor, der in der Wissenschaft gefunden wurde, war
der Lorenz-Attraktor, der von dem mathematisch bewanderten
Meteorologen Lorenz in einem Modell für das Wettergeschehen
gefunden wurde. Lorenz konnte zeigen, dass sich ein primitives System
aus drei Differentialgleichungen bereits chaotisch verhalten kann.
Unglücklicherweise geriet der Bericht in Vergessenheit, so dass
bis zur weiterern tiefergehenden Untersuchung Jahre vergingen.