Articulo de referencia

Teorema de Takens

Atractor de Rössler reconstruido mediante el teorema de Takens, utilizando diferentes duraciones de retardo. Las órbitas alrededor del atractor tienen un período entre 5,2 y 6,2...

Atractor de Rössler reconstruido mediante el teorema de Takens, utilizando diferentes duraciones de retardo. Las órbitas alrededor del atractor tienen un período entre 5,2 y 6,2.

En el estudio de sistemas dinámicos , un teorema de incrustación con retardo proporciona las condiciones bajo las cuales un sistema dinámico caótico puede reconstruirse a partir de una secuencia de observaciones del estado de dicho sistema. La reconstrucción conserva las propiedades del sistema dinámico que no cambian bajo cambios de coordenadas suaves (es decir, difeomorfismos ), pero no conserva la forma geométrica de las estructuras en el espacio de fases .

El teorema de Takens es el teorema de incrustación con retardo de Floris Takens de 1981. Proporciona las condiciones bajo las cuales se puede reconstruir un atractor suave a partir de las observaciones realizadas con una función genérica . Resultados posteriores reemplazaron el atractor suave por un conjunto de dimensiones de conteo de cajas arbitrarias y la clase de funciones genéricas por otras clases de funciones.

Es el método más comúnmente utilizado para la reconstrucción de atractores . [ 1 ]

Los teoremas de incrustación de retardo son más sencillos de enunciar para sistemas dinámicos de tiempo discreto . El espacio de estados del sistema dinámico es una variedad M de dimensión ν . La dinámica viene dada por una aplicación suave.

F:METROMETRO.{\displaystyle f:M\to M.}

Supongamos que la dinámica f tiene un atractor extraño.AMETRO{\displaystyle A\subset M}con dimensión de conteo de cajas d A . Usando ideas del teorema de incrustación de Whitney , A puede incrustarse en un espacio euclidiano k -dimensional con

k>2dA.{\displaystyle k>2d_{A}.}

Es decir, existe un difeomorfismo φ que mapea A enRk{\displaystyle \mathbb {R} ^{k}}de tal manera que la derivada de φ tenga rango completo .

Un teorema de incrustación de retardo utiliza una función de observación para construir la función de incrustación. Una función de observaciónα:METROR{\displaystyle \alpha :M\to \mathbb {R} }debe ser dos veces diferenciable y asociar un número real a cualquier punto del atractor A. También debe ser típico , por lo que su derivada es de rango completo y no tiene simetrías especiales en sus componentes. El teorema de incrustación de retardo establece que la función

φT(incógnita)=(α(incógnita),α(F(incógnita)),,α(Fk1(incógnita))){\displaystyle \varphi _{T}(x)={\bigl (}\alpha (x),\,\alpha (f(x)),\,\dots ,\,\alpha (f^{k-1}(x))\,{\bigr )}}

es una incrustación del atractor extraño A enRk.{\displaystyle \mathbb {R} ^{k}.}

Versión simplificada

Supongamos que eld{\displaystyle d}vector de estado de dimensiónincógnitat{\displaystyle x_{t}}evoluciona según una dinámica desconocida pero continua y (crucialmente) determinista. Supongamos también que la observable unidimensionaly{\displaystyle y}es una función suave deincógnita{\displaystyle x}y “acoplado” a todos los componentes deincógnita{\displaystyle x}Ahora, en cualquier momento podemos observar no solo la medición actual.y(t){\displaystyle y(t)}pero también en observaciones realizadas en momentos alejados de nosotros por múltiplos de algún desfase.τ:yt+τ,yt+2τ{\displaystyle \tau :y_{t+\tau },y_{t+2\tau }}, etc. Si usamos k{\displaystyle k}retrasos, tenemos unk{\displaystyle k}Vector de dimensión . Cabría esperar que, a medida que aumenta el número de retardos, el movimiento en el espacio retardado se vuelva cada vez más predecible, y quizás en el límitek{\displaystyle k\to \infty }se volvería determinista. De hecho, la dinámica de los vectores retardados se vuelve determinista en una dimensión finita; no solo eso, sino que la dinámica determinista es completamente equivalente a la del espacio de estados original (precisamente, están relacionadas por un cambio de coordenadas suave e invertible, o difeomorfismo). De hecho, el teorema dice que el determinismo aparece una vez que se alcanza la dimensión2d+1{\displaystyle 2d+1}y la dimensión de incrustación mínima suele ser menor. [ 2 ] [ 3 ]

Elección de retraso

El teorema de Takens se utiliza habitualmente para reconstruir atractores extraños a partir de datos experimentales contaminados por ruido. Por ello, la elección del tiempo de retardo resulta crucial. Mientras que para datos sin ruido cualquier valor de retardo es válido, para datos con ruido, el atractor se vería destruido por este si se eligiera un retardo inadecuado.

El retardo óptimo suele ser entre una décima y la mitad del período orbital medio alrededor del atractor. [ 4 ] [ 5 ]

Véase también

Referencias

  1. Sauer, Timothy D. (24-10-2006). "Reconstrucción de atractores" . Scholarpedia . 1 (10): 1727. Bibcode : 2006SchpJ...1.1727S . doi : 10.4249/scholarpedia.1727 . ISSN 1941-6016 . 
  2. Shalizi, Cosma R. (2006). "Métodos y técnicas de la ciencia de sistemas complejos: una visión general". En Deisboeck, Thomas S; Kresh, J. Yasha (eds.). Ciencia de sistemas complejos en biomedicina . Temas en ingeniería biomédica. Serie internacional de libros. Springer US. pp. 33–114 . arXiv : nlin/0307015 . doi : 10.1007/978-0-387-33532-2_2 . ISBN  978-0-387-30241-6. S2CID 11972113 . 
  3. Baranski, Krzysztof; Gutman, Yonatan; Śpiewak, Adam (1 de septiembre de 2020). "Un teorema probabilístico de Takens" . No linealidad . 33 (9): 4940–4966 . arXiv : 1811.05959 . Código Bib : 2020Nonli..33.4940B . doi : 10.1088/1361-6544/ab8fb8 . ISSN 0951-7715 . S2CID 119137065 .  
  4. Strogatz, Steven (2015). "12.4 Caos químico y reconstrucción de atractores". Dinámica no lineal y caos: con aplicaciones a la física, la biología, la química y la ingeniería (Segunda edición). Boulder, CO. ISBN  978-0-8133-4910-7OCLC 842877119 {{cite book}}: CS1 mantenimiento: falta el editor de ubicación ( enlace )
  5. Fraser, Andrew M.; Swinney, Harry L. (1986-02-01). "Coordenadas independientes para atractores extraños a partir de información mutua" . Physical Review A. 33 ( 2): 1134– 1140. Bibcode : 1986PhRvA..33.1134F . doi : 10.1103/PhysRevA.33.1134 . PMID 9896728 . 

Lecturas adicionales

  • N. Packard , J. Crutchfield , D. Farmer y R. Shaw (1980). "Geometría a partir de una serie temporal". Physical Review Letters . 45 (9): 712– 716. Bibcode : 1980PhRvL..45..712P . doi : 10.1103/PhysRevLett.45.712 .{{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  • F. Takens (1981). "Detección de atractores extraños en la turbulencia". En DA Rand y L.-S. Young (eds.). Sistemas dinámicos y turbulencia, Lecture Notes in Mathematics, vol. 898. Springer-Verlag. pp. 366–381 . 
  • R. Mañé (1981). "Sobre la dimensión de los conjuntos invariantes compactos de ciertas aplicaciones no lineales". En DA Rand y L.-S. Young (eds.). Sistemas dinámicos y turbulencia, Lecture Notes in Mathematics, vol. 898. Springer-Verlag. pp. 230–242 . 
  • G. Sugihara y RM May (1990). "Pronóstico no lineal como una forma de distinguir el caos del error de medición en series temporales". Nature . 344 ( 6268): 734– 741. Bibcode : 1990Natur.344..734S . doi : 10.1038/344734a0 . PMID 2330029. S2CID 4370167 .  
  • Tim Sauer , James A. Yorke y Martin Casdagli (1991). "Embedología". Journal of Statistical Physics . 65 ( 3–4 ): 579–616 . Bibcode : 1991JSP....65..579S . doi : 10.1007/BF01053745 .{{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  • G. Sugihara (1994). "Pronóstico no lineal para la clasificación de series temporales naturales". Phil. Trans. R. Soc. Lond. A . 348 (1688): 477– 495. Bibcode : 1994RSPTA.348..477S . doi : 10.1098/rsta.1994.0106 . S2CID 121604829 . 
  • PA Dixon, MJ Milicich y G. Sugihara (1999). "Fluctuaciones episódicas en el suministro de larvas". Science . 283 (5407): 1528– 1530. Bibcode : 1999Sci...283.1528D . doi : 10.1126/science.283.5407.1528 . PMID 10066174 . {{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  • G. Sugihara , M. Casdagli, E. Habjan, D. Hess, P. Dixon y G. Holland (1999). "Los mapas de retardo residual revelan patrones globales de no linealidad atmosférica y producen pronósticos locales mejorados" . PNAS . 96 ( 25): 210–215 . Bibcode : 1999PNAS...9614210S . doi : 10.1073/pnas.96.25.14210 . PMC 24416. PMID 10588685 .  {{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  • C. Hsieh; Glaser, SM; Lucas, AJ; Sugihara, G (2005). "Distinguir las fluctuaciones ambientales aleatorias de las catástrofes ecológicas en el Océano Pacífico Norte". Nature . 435 ( 7040): 336– 340. Bibcode : 2005Natur.435..336H . doi : 10.1038/nature03553 . PMID 15902256. S2CID 2446456 .  
  • RA Rios, L. Parrott, H. Lange y RF de Mello (2015). "Estimación de las tasas de determinismo para detectar patrones en conjuntos de datos geoespaciales". Remote Sensing of Environment . 156 : 11–20 . Bibcode : 2015RSEnv.156...11R . doi : 10.1016/j.rse.2014.09.019 .{{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  • El producto ChaosKit de Scientio utiliza la técnica de incrustación para crear análisis y predicciones. El acceso se proporciona en línea a través de un servicio web y una interfaz gráfica.
  • Las herramientas de modelado dinámico empírico pyEDM y rEDM utilizan la técnica de incrustación para análisis, predicción e inferencia causal.