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다차원 비선형 맵 📂동역학

다차원 비선형 맵

비선형 맵의 정의

  1. f:RmRm\mathbf{f} : \mathbb{R}^{m} \to \mathbb{R}^{m}선형이 아니면 비선형이라 한다.

빌드업 1

어떤 맵이 선형인지 보이는 것은 어렵지만 비선형임을 보이는 것은 쉽고, 선형 문제는 쉽지만 비선형 문제는 어렵다. 이 우주의 거의 모든 것은 비선형이며 비선형은 어렵기 때문에 인간들은 비선형을 선형으로 바꿀 궁리부터 한다.

20190425\_133756.png

위 그림에서 주어진 곡선은 분명 휘어있긴 하지만, 아주 작은 범위에서 보면 거의 직선이나 마찬가지임을 볼 수 있다. 조금의 오차를 무시하면 충분히 작은 범위 내에서 비선형은 선형이나 마찬가지다. 이 방법을 선형 맵에 적용시키면 비선형 맵 역시 선형 맵이나 마찬가지인 것으로 볼 수 있을 것이다.

테일러 근사로 보면 f(x+h)f(x)+hf(x)f(x+h) \approx f(x) + h f '(x) 인데, xx 의 근방 B(x;h)B(x; h) 에서 f(x+h)f(x+h)hh 에 대한 일차식으로 표현되는 것이다. 이를 다변수 함수로 확장시키려면 자코비안을 도입하면 된다. 이러한 아이디어 때문이라도 해석학의 발전은 필수불가결했다고 할 수 있다.

f\mathbf{f} 의 고정점 p\mathbf{p} 의 근방 B(p;h)B \left( \mathbf{p} ; | \mathbf{h} | \right) 에서 f\mathbf{f} 가 선형성을 가질 정도로 작은 벡터 h\mathbf{h} 가 주어져 있다고 하면 f(p+h)f(p)+Df(p)h    f(p+h)f(p)Df(p)h \mathbf{f} ( \mathbf{p} + \mathbf{h} ) \approx \mathbf{f} ( \mathbf{p} ) + D \mathbf{f} ( \mathbb{ p} ) \cdot \mathbf{h} \\ \implies \mathbf{f} ( \mathbf{p} + \mathbf{h} ) - \mathbf{f} ( \mathbf{p} )\approx D \mathbf{f} ( \mathbb{ p} ) \cdot \mathbf{h} f\mathbf{f} 가 선형성을 갖는다면 f(p+h)f(p)+f(h)\displaystyle \mathbf{f} ( \mathbf{p} + \mathbf{h} ) \approx \mathbf{f} ( \mathbf{p} ) + \mathbf{f} ( \mathbf{h} ) 이므로 f(h)=Df(p)h \mathbf{f} ( \mathbf{h} ) = D \mathbf{f} ( \mathbb{ p} ) \cdot \mathbf{h} 다시 말해 f\mathbf{f}p\mathbf{p} 근방의 hRm\mathbf{h} \in \mathbb{R}^{m}Df(p)hRmD \mathbf{f} ( \mathbb{ p} ) \cdot \mathbf{h} \in \mathbb{R}^{m} 으로 보내는 선형 맵 TDf(p):RmRmT_{D \mathbf{f} ( \mathbb{ p} )} : \mathbb{R}^{m} \to \mathbb{R}^{m} 인 것이다.

그렇다면 선형 맵 TAT_{A} 에 대응되는 행렬 AA 의 아이겐 밸류로 다이내믹 시스템에 대한 이야기를 했던 것처럼, 비선형 맵 f\mathbf{f} 의 고정점 p\mathbf{p} 에 대해서는 그에 대응하는 Df(p)=[f1x1(p)f1xn(p)fmx1(p)fmxn(p)] D \mathbf{f} ( \mathbb{ p} ) = \begin{bmatrix} {{\partial f_{1} } \over {\partial x_{1} }} ( \mathbb{ p} ) & \cdots & {{\partial f_{1} } \over {\partial x_{n} }} ( \mathbb{ p} ) \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ {{\partial f_{m} } \over {\partial x_{1} }} ( \mathbb{ p} ) & \cdots & {{\partial f_{m} } \over {\partial x_{n} }} ( \mathbb{ p} ) \end{bmatrix} 으로 같은 논의를 이어나가면 될 것이다.

비선형 맵에서 하이퍼볼릭과 새들의 정의

Df(p)D \mathbf{f} ( \mathbf{p})아이겐 밸류들을 λ1,,λm\lambda_{1} , \cdots , \lambda_{m} 이라고 하자. 2. λ11,,λm1| \lambda_{1} | \ne 1, \cdots , | \lambda_{m} | \ne 1 이면 p\mathbf{p}하이퍼볼릭hyperbolic하다고 한다. 3. 하이퍼볼릭 p\mathbf{p} 에 대해 {λi>1λj<1\begin{cases} | \lambda_{i} | >1 \\ | \lambda_{j} | <1 \end{cases} 를 만족하는 i,ji,j 가 적어도 하나씩 존재하면 p\mathbf{p}새들saddle이라 한다.

새들이 아닐 때의 판정법

p\mathbf{p} 가 새들이 아닐 땐 다음의 정리에 따라 싱크거나 소스임을 판정할 수 있다.

  • [1]: λ1<1,,λm<1| \lambda_{1} | < 1, \cdots , | \lambda_{m} | < 1 이면 p\mathbf{p} 는 싱크다.
  • [2]: λ1>1,,λm>1| \lambda_{1} | > 1, \cdots , | \lambda_{m} | > 1 이면 p\mathbf{p} 는 소스다.

  1. Yorke. (1996). CHAOS: An Introduction to Dynamical Systems: p69. ↩︎