Articulo de referencia

Método de promediado

En matemáticas , más específicamente en sistemas dinámicos , el método de promediado (también llamado teoría del promedio) aprovecha sistemas con separación de escalas de tiempo...

En matemáticas , más específicamente en sistemas dinámicos , el método de promediado (también llamado teoría del promedio) aprovecha sistemas con separación de escalas de tiempo: una oscilación rápida frente a una deriva lenta . Sugiere realizar un promedio durante un intervalo de tiempo determinado para suavizar las oscilaciones rápidas y observar el comportamiento cualitativo de la dinámica resultante. La solución aproximada se mantiene durante un tiempo finito inversamente proporcional al parámetro que denota la escala de tiempo lenta. Resulta ser un problema habitual donde existe una compensación entre la calidad de la solución aproximada y el tiempo durante el cual se mantiene cercana a la solución original.

Más precisamente, el sistema tiene la siguiente forma incógnita˙=εF(incógnita,t,ε),0ε1{\displaystyle {\dot {x}}=\varepsilon f(x,t,\varepsilon ),\quad 0\leq \varepsilon \ll 1}de una variable de espacio de faseincógnita.{\displaystyle x.}La oscilación rápida viene dada porF{\displaystyle f}frente a una deriva lenta de incógnita˙{\displaystyle {\dot {x}}}El método de promediado produce un sistema dinámico autónomo. y˙=ε1T0TF(y,s,0) ds=:εF¯(y){\displaystyle {\dot {y}}=\varepsilon {\frac {1}{T}}\int _{0}^{T}f(y,s,0)~ds=:\varepsilon {\bar {f}}(y)} que se aproxima a las curvas de solución deincógnita˙{\displaystyle {\dot {x}}}dentro de una región conectada y compacta del espacio de fases y a lo largo del tiempo de1/ε{\displaystyle 1/\varepsilon }.

Bajo la validez de esta técnica de promediado, el comportamiento asintótico del sistema original se captura mediante la ecuación dinámica paray{\displaystyle y}De esta forma, se pueden emplear métodos cualitativos para sistemas dinámicos autónomos para analizar los equilibrios y estructuras más complejas, como las variedades lentas y las variedades invariantes , así como su estabilidad en el espacio de fases del sistema promediado.

Además, en una aplicación física podría ser razonable o natural reemplazar un modelo matemático, que se da en forma de ecuación diferencial paraincógnita˙{\displaystyle {\dot {x}}}, con el sistema promedio correspondientey˙{\displaystyle {\dot {y}}}, para utilizar el sistema promediado para hacer una predicción y luego probar la predicción con los resultados de un experimento físico. [ 1 ]

El método de promediado tiene una larga historia, profundamente arraigada en problemas de perturbación que surgieron en la mecánica celeste (véase, por ejemplo, en [ 2 ] ).

Primer ejemplo

Figura 1: Solución a la ecuación de crecimiento logístico perturbadaincógnita˙=ε(incógnita(1incógnita)+pecadot) incógnitaR, ε=0,05{\displaystyle {\dot {x}}=\varepsilon (x(1-x)+\sin {t})~x\in \mathbb {R} ,~\varepsilon =0.05}(línea azul continua) y la ecuación promedioy˙=εy(1y), yR{\displaystyle {\dot {y}}=\varepsilon y(1-y),~y\in \mathbb {R} }  (línea continua naranja).

Consideremos un crecimiento logístico perturbado.incógnita˙=ε(incógnita(1incógnita)+pecadot)incógnitaR,0ε1,{\displaystyle {\dot {x}}=\varepsilon (x(1-x)+\sin {t})\quad \quad x\in \mathbb {R} ,\quad 0\leq \varepsilon \ll 1,} y la ecuación promediada y˙=εy(1y)yR.{\displaystyle {\dot {y}}=\varepsilon y(1-y)\qquad y\in \mathbb {R} .}El propósito del método de promediado es indicarnos el comportamiento cualitativo del campo vectorial cuando lo promediamos durante un período de tiempo. Garantiza que la solucióny(t){\displaystyle y(t)}aproximacionesincógnita(t){\displaystyle x(t)}por tiempost=O(1/ε).{\displaystyle t={\mathcal {O}}(1/\varepsilon ).}Excepcionalmente: en este ejemplo, la aproximación es aún mejor, ya que es válida para cualquier momento. La presentamos en una sección posterior.

Definiciones

Suponemos que el campo vectorialF:Rnorte×R×RRnorte{\displaystyle f:\mathbb {R} ^{n}\times \mathbb {R} \times \mathbb {R} \to \mathbb {R} ^{n}}ser de clase de diferenciabilidaddor{\displaystyle C^{r}}conr2{\displaystyle r\geq 2}(o incluso diremos simplemente suave), que denotaremosFdor(Rnorte×R×R+;Rnorte){\displaystyle f\in C^{r}(\mathbb {R} ^{n}\times \mathbb {R} \times \mathbb {R} ^{+};\mathbb {R} ^{n})}. Desarrollamos este campo vectorial dependiente del tiempo en una serie de Taylor (en potencias deε{\displaystyle \varepsilon }) con restoF[k+1](incógnita,t,ε){\displaystyle f^{[k+1]}(x,t,\varepsilon)}. Introducimos la siguiente notación: [ 2 ]F(incógnita,t,ε)=F0(incógnita,t)+εF1(incógnita,t)++εkFk(incógnita,t)+εk+1F[k+1](incógnita,t,ε),{\displaystyle f(x,t,\varepsilon )=f^{0}(x,t)+\varepsilon f^{1}(x,t)+\dots +\varepsilon ^{k}f^{k}(x,t)+\varepsilon ^{k+1}f^{[k+1]}(x,t,\varepsilon ),} dóndeFj=F(j)(incógnita,t,0)j¡{\displaystyle f^{j}={\frac {f^{(j)}(x,t,0)}{j!}}}es elj{\displaystyle j}-ésima derivada con0jk{\displaystyle 0\leq j\leq k}. Dado que nos ocupamos de problemas de promediación, en generalF0(incógnita,t){\displaystyle f^{0}(x,t)}es cero, por lo que resulta que estaremos interesados ​​en campos vectoriales dados por F(incógnita,t,ε)=εF[1](incógnita,t,ε)=εF1(incógnita,t)+ε2F[2](incógnita,t,ε).{\displaystyle f(x,t,\varepsilon )=\varepsilon f^{[1]}(x,t,\varepsilon )=\varepsilon f^{1}(x,t)+\varepsilon ^{2}f^{[2]}(x,t,\varepsilon ).} Además, definimos el siguiente problema de valor inicial en la forma estándar : [ 2 ]incógnita˙=εF1(incógnita,t)+ε2F[2](incógnita,t,ε),incógnita(0,ε)=:incógnita0DRnorte,0ε1.{\displaystyle {\dot {x}}=\varepsilon f^{1}(x,t)+\varepsilon ^{2}f^{[2]}(x,t,\varepsilon ),\qquad x(0,\varepsilon )=:x_{0}\in D\subseteq \mathbb {R} ^{n},\quad 0\leq \varepsilon \ll 1.}

Teorema: promedio en el caso periódico

Considere por cadaDRnorte{\displaystyle D\subset \mathbb {R} ^{n}}conectados y delimitados y cada unoε0>0{\displaystyle \varepsilon _{0}>0}existenL>0{\displaystyle L>0}yεε0{\displaystyle \varepsilon \leq \varepsilon _{0}}de tal manera que el sistema original (un sistema dinámico no autónomo) dado por incógnita˙=εF1(incógnita,t)+ε2F[2](incógnita,t,ε),incógnita0DRnorte,0ε1,{\displaystyle {\dot {x}}=\varepsilon f^{1}(x,t)+\varepsilon ^{2}f^{[2]}(x,t,\varepsilon ),\qquad x_{0}\in D\subseteq \mathbb {R} ^{n},\quad 0\leq \varepsilon \ll 1,} tiene soluciónincógnita(t,ε){\displaystyle x(t,\varepsilon )}, dóndeF1dor(D×R;Rnorte){\displaystyle f^{1}\in C^{r}(D\times \mathbb {R} ;\mathbb {R} ^{n})} es periódica con períodoT{\displaystyle T}yF[2]dor(D×R×R+;Rnorte){\displaystyle f^{[2]}\in C^{r}(D\times \mathbb {R} \times \mathbb {R} ^{+};\mathbb {R} ^{n})}ambos conr2{\displaystyle r\geq 2}acotado en conjuntos acotados. Entonces existe una constantedo>0{\displaystyle c>0}de tal manera que la solucióny(t,ε){\displaystyle y(t,\varepsilon )}del sistema promediado (sistema dinámico autónomo) es y˙=ε1T0TF1(y,s) ds=:εF¯1(y),y(0,ε)=incógnita0{\displaystyle {\dot {y}}=\varepsilon {\frac {1}{T}}\int _{0}^{T}f^{1}(y,s)~ds=:\varepsilon {\bar {f}}^{1}(y),\quad y(0,\varepsilon )=x_{0}} es incógnita(t,ε)y(t,ε)<doε{\displaystyle \|x(t,\varepsilon )-y(t,\varepsilon )\|<c\varepsilon }para0εε0{\displaystyle 0\leq \varepsilon \leq \varepsilon _{0}}y0tL/ε{\displaystyle 0\leq t\leq L/\varepsilon }.

Observaciones

  • En esta estimación, denominada de primera aproximación , existen dos aproximaciones : la reducción al promedio del campo vectorial y la omisión deO(ε2){\displaystyle {\mathcal {O}}(\varepsilon ^{2})}términos.
  • Uniformidad con respecto a la condición inicialincógnita0{\displaystyle x_{0}}: si variamosincógnita0{\displaystyle x_{0}}Esto afecta la estimación deL{\displaystyle L}ydo{\displaystyle c}La demostración y el análisis de esto se pueden encontrar en el libro de J. Murdock. [ 3 ]
  • Reducción de regularidad: existe una forma más general de este teorema que requiere soloF1{\displaystyle f^{1}}ser Lipschitz yF[2]{\displaystyle f^{[2]}}continuo. Se trata de una demostración más reciente, que puede consultarse en Sanders et al. [ 2 ] . El enunciado del teorema que se presenta aquí se debe al marco de demostración propuesto por Krylov-Bogoliubov , basado en la introducción de una transformación cercana a la identidad. La ventaja de este método radica en su extensión a contextos más generales, como sistemas de dimensión infinita ( ecuaciones diferenciales parciales o ecuaciones diferenciales con retardo).
  • J. Hale presenta generalizaciones a campos vectoriales casi periódicos. [ 4 ]

Estrategia de la prueba

Krylov-Bogoliubov se dio cuenta de que la dinámica lenta del sistema determina el orden principal de la solución asintótica.

Para demostrarlo, propusieron una transformación casi idéntica, que resultó ser un cambio de coordenadas con su propia escala de tiempo, transformando el sistema original en el sistema promediado.

Bosquejo de la prueba

  1. Determinación de una transformación casi idéntica: el mapeo suaveyU(y,t,ε)=y+ε[1](y,t,ε){\displaystyle y\mapsto U(y,t,\varepsilon )=y+\varepsilon u^{[1]}(y,t,\varepsilon )}dónde[1]{\displaystyle u^{[1]}}se supone que es suficientemente regular yT{\displaystyle T}periódico. El cambio de coordenadas propuesto viene dado porincógnita=U(y,t,ε){\displaystyle x=U(y,t,\varepsilon )}.
  2. Elija uno apropiado[1]{\displaystyle u^{[1]}}Resolviendo la ecuación homológica de la teoría del promedio:[1]t=F1(y,t)F¯1(y){\displaystyle {\frac {\partial u^{[1]}}{\partial t}}=f^{1}(y,t)-{\bar {f}}^{1}(y)}.
  3. El cambio de coordenadas traslada el sistema original ay˙=εF¯1(y)+ε2F[2](y,t,ε).{\displaystyle {\dot {y}}=\varepsilon {\bar {f}}^{1}(y)+\varepsilon ^{2}f_{*}^{[2]}(y,t,\varepsilon ).}
  4. Estimación del error debido al truncamiento y comparación con la variable original.

Clase de sistemas no autónomos: más ejemplos

A lo largo de la historia de la técnica de promediado, existe una clase de sistemas ampliamente estudiados que nos brindan ejemplos significativos que analizaremos a continuación. Esta clase de sistemas viene dada por: z¨+z=εgramo(z,z˙,t),zR,z(0)=z0 anorted z˙(0)=v0,{\displaystyle {\ddot {z}}+z=\varepsilon g(z,{\dot {z}},t),\qquad z\in \mathbb {R} ,\quad z(0)=z_{0}~\mathrm {and} ~{\dot {z}}(0)=v_{0},} dóndegramo{\displaystyle g}es suave. Este sistema es similar a un sistema lineal con una pequeña perturbación no lineal dada por [0ε gramo(z,z˙,t)]{\displaystyle {\begin{bmatrix}0\\\varepsilon ~g(z,{\dot {z}},t)\end{bmatrix}}}: z1˙=z2,z1(0)=z0z2˙=z1+εgramo(z1,z2,t),z2(0)=v0,{\displaystyle {\begin{aligned}{\dot {z_{1}}}&=z_{2},&z_{1}(0)&=z_{0}\\{\dot {z_{2}}}&=-z_{1}+\varepsilon g(z_{1},z_{2},t),&z_{2}(0)&=v_{0},\end{aligned}}} que difiere de la forma estándar. Por lo tanto, es necesario realizar una transformación para convertirla explícitamente a la forma estándar. [ 2 ] Podemos cambiar las coordenadas utilizando el método de variación de constantes . Observamos el sistema no perturbado, es decirε=0{\displaystyle \varepsilon =0}, dado por [z1˙z2˙]=[0110][z1z2]=A[z1z2]{\displaystyle {\begin{bmatrix}{\dot {z_{1}}}\\{\dot {z_{2}}}\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0&1\\-1&0\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}z_{1}\\z_{2}\end{bmatrix}}=A{\begin{bmatrix}z_{1}\\z_{2}\end{bmatrix}}}

que tiene la solución fundamentalΦ(t)=miAt{\displaystyle \Phi (t)=e^{At}}correspondiente a una rotación. Entonces, el cambio de coordenadas dependiente del tiempo esz(t)=Φ(t)incógnita{\displaystyle z(t)=\Phi (t)x}dóndeincógnita{\displaystyle x}son las coordenadas correspondientes a la forma estándar.

Si tomamos la derivada temporal en ambos lados e invertimos la matriz fundamental, obtenemos incógnita˙=εmiAt[0 gramo~(incógnita,incógnita˙,t)]  con  gramo~(incógnita,incógnita˙,t)=gramo(porque(t)incógnita(t)+pecado(t)incógnita˙(t),pecado(t)incógnita(t)+porque(t)incógnita˙(t),t).{\displaystyle {\dot {x}}=\varepsilon e^{-At}{\begin{bmatrix}0\\~{\tilde {g}}(x,{\dot {x}},t)\end{bmatrix}}~{\text{ with }}~{\tilde {g}}(x,{\dot {x}},t)=g(\cos(t)x(t)+\sin(t){\dot {x}}(t),-\sin(t)x(t)+\cos(t){\dot {x}}(t),t).}

Observaciones

  • Lo mismo puede aplicarse a las partes lineales dependientes del tiempo. Si bien la solución fundamental puede no ser trivial de expresar explícitamente, el procedimiento es similar. Véase Sanders et al. [ 2 ] para más detalles.
  • Si los valores propios deA{\displaystyle A}no todos son puramente imaginarios, esto se llama condición de hiperbolicidad . Para esta ocasión, la ecuación de perturbación puede presentar algunos problemas serios incluso sigramo{\displaystyle g}está acotada, ya que la solución crece exponencialmente rápido. [ 2 ] Sin embargo, cualitativamente, podemos conocer la solución asintótica, como los resultados de Hartman-Grobman y otros. [ 1 ]
  • En ocasiones, las coordenadas polares pueden generar formas estándar que son más sencillas de analizar. Consideremosz1=rpecado(tϕ) y z2=rporque(tϕ){\displaystyle z_{1}=r\sin(t-\phi )~{\text{and}}~z_{2}=r\cos(t-\phi )}, que determina la condición inicial(r(0),ϕ(0)){\displaystyle (r(0),\phi (0))}y el sistema[r˙ϕ˙]=ε[porque(tϕ)gramo(rpecado(tϕ),rporque(tϕ),t)1rpecado(tϕ)gramo(rpecado(tϕ),rporque(tϕ),t)].{\displaystyle {\begin{bmatrix}{\dot {r}}\\{\dot {\phi }}\end{bmatrix}}=\varepsilon {\begin{bmatrix}\cos(t-\phi )g(r\sin(t-\phi ),r\cos(t-\phi ),t)\\{\frac {1}{r}}\sin(t-\phi )g(r\sin(t-\phi ),r\cos(t-\phi ),t)\end{bmatrix}}.}

Sigramodo1{\displaystyle g\in C^{1}}Podemos aplicar el promedio siempre que se excluya un vecindario del origen (ya que las coordenadas polares fallan): F¯11(r)=12π02πporque(sϕ)gramo(rpecado(sϕ),rporque(sϕ),s)dsF¯21(r)=12πr02πpecado(sϕ)gramo(rpecado(sϕ),rporque(sϕ),s)ds,{\displaystyle {\begin{array}{rcl}{\bar {f}}_{1}^{1}(r)&=&\displaystyle {\frac {1}{2\pi }}\int _{0}^{2\pi }\cos(s-\phi )g(r\sin(s-\phi ),r\cos(s-\phi ),s)ds\\[4pt]{\bar {f}}_{2}^{1}(r)&=&\displaystyle {\frac {1}{2\pi r}}\int _{0}^{2\pi }\sin(s-\phi )g(r\sin(s-\phi ),r\cos(s-\phi ),s)ds,\end{array}}} donde el sistema promediado es r¯˙=εF¯11(r¯)ϕ¯˙=εF¯21(r¯).{\displaystyle {\begin{array}{lcr}{\dot {\bar {r}}}=\varepsilon {\bar {f}}_{1}^{1}({\bar {r}})\\{\dot {\bar {\phi }}}=\varepsilon {\bar {f}}_{2}^{1}({\bar {r}}).\end{array}}}

Ejemplo: Resultados de promedio engañosos

Figura 2: Un oscilador armónico simple con un pequeño término de amortiguación periódica dado porz¨+4εporque2(t)z˙+z=0, z(0)=0, z˙(0)=1; ε=0,05{\displaystyle {\ddot {z}}+4\varepsilon \cos ^{2}{(t)}{\dot {z}}+z=0,~z(0)=0,~{\dot {z}}(0)=1;~\varepsilon =0.05}La simulación numérica de la ecuación original (línea azul continua) se compara con el sistema de promediado (línea naranja discontinua) y el sistema promediado aproximado (línea verde de puntos y rayas). El gráfico de la izquierda muestra la evolución de la solución en el tiempo y el de la derecha la representa en el espacio de fases. Observamos que el promedio aproximado no coincide con la solución esperada.

El método contiene algunas suposiciones y restricciones. Estas limitaciones juegan un papel importante cuando promediamos la ecuación original que no está en la forma estándar, y podemos analizar un contraejemplo de ello. El siguiente ejemplo sirve para desalentar este promedio apresurado: [ 2 ]z¨+4εporque2(t)z˙+z=0,z(0)=0,z˙(0)=1,{\displaystyle {\ddot {z}}+4\varepsilon \cos ^{2}{(t)}{\dot {z}}+z=0,\qquad z(0)=0,\quad {\dot {z}}(0)=1,}donde pusimosgramo(z,z˙,t)=4porque2(t)z˙{\displaystyle g(z,{\dot {z}},t)=-4\cos ^{2}(t){\dot {z}}}siguiendo la notación anterior.

Este sistema corresponde a un oscilador armónico amortiguado donde el término de amortiguación oscila entre0{\displaystyle 0}y4ε{\displaystyle 4\varepsilon }. Promediando el término de fricción durante un ciclo de2π{\displaystyle 2\pi }produce la ecuación: z¯¨+2εz¯˙+z¯=0,z¯(0)=0,z¯˙(0)=1.{\displaystyle {\ddot {\bar {z}}}+2\varepsilon {\dot {\bar {z}}}+{\bar {z}}=0,\qquad {\bar {z}}(0)=0,\quad {\dot {\bar {z}}}(0)=1.}La solución es z¯(t)=1(1ε2)12miεtpecado((1ε2)12t).{\displaystyle {\bar {z}}(t)={\frac {1}{(1-\varepsilon ^{2})^{\frac {1}{2}}}}e^{-\varepsilon t}\sin {((1-\varepsilon ^{2})^{\frac {1}{2}}t)}.} que la tasa de convergencia al origen esε{\displaystyle \varepsilon }El sistema promedio obtenido a partir de la forma estándar produce: r¯˙=12εr¯(2+porque(2ϕ¯)), r¯(0)=1ϕ¯˙=12εpecado(2ϕ¯), ϕ¯(0)=0,{\displaystyle {\begin{array}{lcr}{\dot {\bar {r}}}=-{\frac {1}{2}}\varepsilon {\bar {r}}(2+\cos(2{\bar {\phi }})),~{\bar {r}}(0)=1\\{\dot {\bar {\phi }}}={\frac {1}{2}}\varepsilon \sin(2{\bar {\phi }}),~{\bar {\phi }}(0)=0,\end{array}}} lo cual en la coordenada rectangular muestra explícitamente que, en efecto, la tasa de convergencia al origen es32ε{\textstyle {\frac {3}{2}}\varepsilon }que difiere del sistema promedio bruto anterior: y(t)=mi32εtpecadot{\displaystyle y(t)=e^{-{\frac {3}{2}}\varepsilon t}\sin {t}}

Ejemplo: Ecuación de Van der Pol

Figura 3: Espacio de fases de un oscilador de Van der Pol conε=0.1{\displaystyle \varepsilon =0.1}El ciclo límite estable (línea naranja continua) en el sistema se captura correctamente mediante el análisis cualitativo del sistema promediado. Para dos condiciones iniciales diferentes (puntos negros) observamos que las trayectorias (línea azul discontinua) convergen a la órbita periódica.

Van der Pol se preocupaba por obtener soluciones aproximadas para ecuaciones del tipo z¨+ε(1z2)z˙+z=0,{\displaystyle {\ddot {z}}+\varepsilon (1-z^{2}){\dot {z}}+z=0,} dóndegramo(z,z˙,t)=(1z2)z˙{\displaystyle g(z,{\dot {z}},t)=(1-z^{2}){\dot {z}}}Siguiendo la notación anterior, este sistema se conoce a menudo como oscilador de Van der Pol . La aplicación de un promedio periódico a este oscilador no lineal proporciona información cualitativa sobre el espacio de fases sin necesidad de resolver el sistema explícitamente.

El sistema promedio es r¯˙=12εr¯(114r¯2)ϕ¯˙=0,{\displaystyle {\begin{array}{lcr}{\dot {\bar {r}}}={\frac {1}{2}}\varepsilon {\bar {r}}(1-{\frac {1}{4}}{\bar {r}}^{2})\\{\dot {\bar {\phi }}}=0,\end{array}}} y podemos analizar los puntos fijos y su estabilidad. Hay un punto fijo inestable en el origen y un ciclo límite estable representado porr¯=2{\displaystyle {\bar {r}}=2}.

La existencia de un ciclo límite estable de este tipo puede enunciarse como un teorema.

Teorema (Existencia de una órbita periódica) [ 5 ] : Sipag0{\displaystyle p_{0}}es un punto fijo hiperbólico de y˙=εF¯1(y){\displaystyle {\dot {y}}=\varepsilon {\bar {f}}^{1}(y)}Entonces existeε0>0{\displaystyle \varepsilon _{0}>0}de tal manera que para todos0<ε<ε0{\displaystyle 0<\varepsilon <\varepsilon _{0}}, incógnita˙=εF1(incógnita,t)+ε2F[2](incógnita,t,ε){\displaystyle {\dot {x}}=\varepsilon f^{1}(x,t)+\varepsilon ^{2}f^{[2]}(x,t,\varepsilon )} posee una órbita periódica hiperbólica únicaγε(t)=pag0+O(ε){\displaystyle \gamma _{\varepsilon }(t)=p_{0}+{\mathcal {O}}(\varepsilon )}del mismo tipo de estabilidad quepag0{\displaystyle p_{0}}.

La demostración se puede encontrar en Guckenheimer y Holmes, [ 5 ] Sanders et al. [ 2 ] y para el caso del ángulo en Chicone. [ 1 ]

Ejemplo: Restringir el intervalo de tiempo

Figura 4: El gráfico muestra dos cantidades fundamentales en las que se basa la técnica del promedio: la región acotada y la región conexa.D{\displaystyle D}del espacio de fase y cuánto tiempo (definido por la constante)do{\displaystyle c}) la solución promedio es válida. Para este caso,z¨+z=8εporque(t)z˙2, z(0)=0, z˙(0)=1; 8ε=215{\textstyle {\ddot {z}}+z=8\varepsilon \cos {(t)}{\dot {z}}^{2},~z(0)=0,~{\dot {z}}(0)=1;~8\varepsilon ={\frac {2}{15}}}. Nótese que ambas soluciones divergen en un tiempo finito.  Por lo tanto,D{\displaystyle D}se ha elegido en consecuencia para mantener la acotación de la solución y el intervalo de tiempo de validez de la aproximación es0εt<L<13{\displaystyle 0\leq \varepsilon t<L<{\frac {1}{3}}}.

El teorema del promedio supone la existencia de una región conectada y acotada.DRnorte{\displaystyle D\subset \mathbb {R} ^{n}}lo cual afecta el intervalo de tiempoL{\displaystyle L}de la validez del resultado. El siguiente ejemplo lo pone de manifiesto. Consideremos el z¨+z=8εporque(t)z˙2, z(0)=0, z˙(0)=1,{\displaystyle {\ddot {z}}+z=8\varepsilon \cos {(t)}{\dot {z}}^{2},~z(0)=0,~{\dot {z}}(0)=1,} dóndegramo(z,z˙,t)=8z˙2porque(t){\displaystyle g(z,{\dot {z}},t)=8{\dot {z}}^{2}\cos(t)}. El sistema promediado consta de r¯˙=3εr¯2porque(ϕ¯), r¯(0)=1ϕ¯˙=εr¯pecado(ϕ¯), ϕ¯(0)=0,{\displaystyle {\begin{array}{lcr}{\dot {\bar {r}}}=3\varepsilon {\bar {r}}^{2}\cos({\bar {\phi }}),~{\bar {r}}(0)=1\\{\dot {\bar {\phi }}}=-\varepsilon {\bar {r}}\sin({\bar {\phi }}),~{\bar {\phi }}(0)=0,\end{array}}} lo cual, bajo esta condición inicial, indica que la solución original se comporta como z(t)=pecado(t)13εt+O(ε),{\displaystyle z(t)={\frac {\sin(t)}{1-3\varepsilon t}}+{\mathcal {O}}(\varepsilon ),} donde se mantiene en una región delimitada sobre0εtL<13{\displaystyle 0\leq \varepsilon t\leq L<{\frac {1}{3}}}.

Péndulo amortiguado

Consideremos un péndulo amortiguado cuyo punto de suspensión vibra verticalmente por una señal de pequeña amplitud y alta frecuencia (esto se conoce generalmente como dithering ). La ecuación de movimiento para dicho péndulo viene dada por metro(lθ¨akω2pecadoωtpecadoθ)=metrogramopecadoθk(lθ˙+aωporqueωtpecadoθ){\displaystyle m(l{\ddot {\theta }}-ak\omega ^{2}\sin \omega t\sin \theta )=-mg\sin \theta -k(l{\dot {\theta }}+a\omega \cos \omega t\sin \theta )} dóndeapecadoωt{\displaystyle a\sin \omega t}describe el movimiento del punto de suspensión,k{\displaystyle k}describe la amortiguación del péndulo yθ{\displaystyle \theta }es el ángulo que forma el péndulo con la vertical.

La forma en el espacio de fases de esta ecuación viene dada por t˙=1θ˙=pagpag˙=1metrol(metroakω2pecadoωtpecadoθmetrogramopecadoθk(lpag+aωporqueωtpecadoθ)){\displaystyle {\begin{aligned}{\dot {t}}&=1\\{\dot {\theta }}&=p\\{\dot {p}}&={\frac {1}{ml}}(mak\omega ^{2}\sin \omega t\sin \theta -mg\sin \theta -k(lp+a\omega \cos \omega t\sin \theta ))\end{aligned}}} donde hemos introducido la variablepag{\displaystyle p}y escribió el sistema como un sistema autónomo de primer orden en(t,θ,pag){\displaystyle (t,\theta ,p)}-espacio.

Supongamos que la frecuencia angular de las vibraciones verticales,ω{\displaystyle \omega }, es mucho mayor que la frecuencia natural del péndulo,gramo/l{\textstyle {\sqrt {g/l}}}. Supongamos también que la amplitud de las vibraciones verticales,a{\displaystyle a}es mucho menor que la longitudl{\displaystyle l}del péndulo. La trayectoria del péndulo en el espacio de fases trazará una espiral alrededor de una curva.do{\displaystyle C}, avanzandodo{\displaystyle C}a ritmo lentogramo/l{\displaystyle {\sqrt {g/l}}}pero moviéndose a su alrededor a gran velocidadω{\displaystyle \omega }. El radio de la espiral alrededordo{\displaystyle C}será pequeño y proporcional aa{\displaystyle a}. El comportamiento promedio de la trayectoria, en una escala de tiempo mucho mayor que2π/ω{\displaystyle 2\pi /\omega }será seguir la curvado{\displaystyle C}.

Estimaciones de error de extensión

La técnica promedio para problemas de valor inicial se ha tratado hasta ahora con estimaciones de error de validez de orden1/ε{\displaystyle 1/\varepsilon }Sin embargo, existen circunstancias en las que las estimaciones pueden extenderse a tiempos posteriores, incluso a todos los tiempos. [ 2 ] A continuación, analizamos un sistema que contiene un punto fijo asintóticamente estable. Esta situación reproduce lo ilustrado en la Figura 1.

Teorema (Eckhaus [ 6 ] / Sánchez-Palencia [ 7 ] ) Considere el problema del valor inicial incógnita˙=εF1(incógnita,t),incógnita0DRnorte,0ε1.{\displaystyle {\dot {x}}=\varepsilon f^{1}(x,t),\qquad x_{0}\in D\subseteq \mathbb {R} ^{n},\quad 0\leq \varepsilon \ll 1.} Suponer y˙=εlímiteT1T0TF1(y,s) ds=:εF¯1(y),y(0,ε)=incógnita0{\displaystyle {\dot {y}}=\varepsilon \lim _{T\to \infty }{\frac {1}{T}}\int _{0}^{T}f^{1}(y,s)~ds=:\varepsilon {\bar {f}}^{1}(y),\quad y(0,\varepsilon )=x_{0}} existe y contiene un punto fijo asintóticamente establey=0{\displaystyle y=0}en la aproximación lineal. Además,F¯1{\displaystyle {\bar {f}}^{1}}es continuamente diferenciable con respecto ay{\displaystyle y}enD{\displaystyle D}y posee un dominio de atracciónD0D{\displaystyle D^{0}\subset D}Para cualquier compacto KD0{\displaystyle K\subset D^{0}}y para todosincógnita0K{\displaystyle x_{0}\in K}incógnita(t)y(t)=O(δ(ε)),0t<,{\displaystyle \|x(t)-y(t)\|={\mathcal {O}}(\delta (\varepsilon )),\quad 0\leq t<\infty ,} conδ(ε)=o(1){\displaystyle \delta (\varepsilon )=o(1)}en el caso general yO(ε){\displaystyle {\mathcal {O}}(\varepsilon )}en el caso periódico.

Referencias

  1. 1 2 3 Charles, Chicone, Carmen (2006). Ecuaciones diferenciales ordinarias con aplicaciones (2.ª  ed.). Nueva York: Springer. ISBN 9780387307695OCLC 288193020 {{cite book}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  2. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Sanders, Jan A.; Verhulst, Ferdinand; Murdock, James (2007). Métodos de promediado en sistemas dinámicos no lineales . Ciencias matemáticas aplicadas. Vol. 59. doi : 10.1007/978-0-387-48918-6 . ISBN  978-0-387-48916-2.
  3. Murdock, James A. (1999). Perturbaciones : teoría y métodos . Filadelfia: Society for Industrial and Applied Mathematics. ISBN  978-0898714432OCLC 41612407 
  4. Hale, Jack K. (1980). Ecuaciones diferenciales ordinarias (2.ª ed.). Huntington, NY: RE Krieger Pub. Co. ISBN  978-0898740110OCLC 5170595 
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