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動力学

ある時点の状態がその過去の状態によって表現される系を 力学系 と呼ぶ。例えば、xnx_{n} が存在し、これがある写像 ff に対して
xn+1=f(xn) x_{n+1} = f(x_{n}) のように表される場合、または xx の状態がある関数 gg に対して
x˙=g(x) \dot{x} = g(x) という微分方程式で表現できる場合を考えることができる。このとき、決定論的な値が得られるシステムを 動的システム と呼び、非決定論的なシステムを 確率過程 と呼ぶ。1


力学は、このような力学系に対する数学的アプローチとして、数理モデル化やシステムの解析などを含む数学の一分野である。国内での知名度は低いにもかかわらず、物理、化学、生物、ビジネスなどで多彩に応用される大きな分野であり、時空間に対する抽象的な探求はもちろん、実践的な問題解決においても活発に用いられている。

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カオス
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集合と空間

写像

微分方程式

分岐理論

フラクタル


数理モデル化

有名なシステム

人口成長

疾病拡散

カップリング

ノンスムースシステム


シミュレーション

セルラーオートマトン

エージェントベースシミュレーション

格子モデルシミュレーション


主な参考文献

  • Allen. (2006). An Introduction to Mathematical Biology
  • Ottar N. Bjørnstad. (2018). Epidemics Models and Data using R
  • Capasso. (1993). Mathematical Structures of Epidemic Systems
  • Guckenheimer. (1983). Nonlinear Oscillations, Dynamical Systems, and Bifurcations of Vector Fields
  • Kuznetsov. (1998). Elements of Applied Bifurcation Theory(2nd Edition)
  • Strogatz. (2015). Nonlinear Dynamics And Chaos: With Applications To Physics, Biology, Chemistry, And Engineering(2nd Edition)
  • Yorke. (1996). CHAOS: An Introduction to Dynamical Systems
  • Wiggins. (2003). Introduction to Applied Nonlinear Dynamical Systems and Chaos Second Edition(2nd Edition)

  1. Yorke. (1996). CHAOS: An Introduction to Dynamical Systems: p2. ↩︎


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