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미분방정식으로 표현되는 시스템에서 고정점의 분류 📂동역학

미분방정식으로 표현되는 시스템에서 고정점의 분류

정의

공간 XX 와 함수 fC1(X,X)f \in C^{1}(X,X) 에 대해 다음과 같은 벡터필드미분 방정식으로 주어져 있다고 하자. x˙=f(x) \dot{x} = f(x) x\overline{x} 가 이 미분방정식로 표현되는 시스템의 한 고정점이라 하고 자코비안 행렬 Df(x)D f \left( \overline{x} \right)아이겐 밸류들을 λ1,,λm\lambda_{1} , \cdots , \lambda_{m} 이라 하자.

하이퍼볼릭: 쌍곡 고정점1

  1. Hyperbolic: Df(x)D f \left( \overline{x} \right) 의 모든 아이겐 밸류들의 실수부가 00 이 아니면 x\overline{x}하이퍼볼릭하다고 말한다. Re(λ1)0,,Re(λm)0 \operatorname{Re} \left( \lambda_{1} \right) \ne 0 , \cdots , \operatorname{Re} \left( \lambda_{m} \right) \ne 0
    1. Saddle: x\overline{x} 가 하이퍼볼릭하고 Df(x)D f \left( \overline{x} \right) 가 실수부가 양수인 아이겐 밸류와 음수인 아이겐 밸류를 적어도 하나씩 가지면 x\overline{x}새들이라고 한다. i,j[1,m]:Re(λi)>0Re(λj)<0 \exists i, j \in [1,m] : \operatorname{Re} \left( \lambda_{i} \right) > 0 \land \operatorname{Re} \left( \lambda_{j} \right) < 0
    2. Sink : Df(x)D f \left( \overline{x} \right) 의 모든 아이겐 밸류들의 실수부가 음수면 x\overline{x}스테이블stable하다고 말하고 싱크라고 한다. Re(λ1)<0,,Re(λm)<0 \operatorname{Re} \left( \lambda_{1} \right) < 0 , \cdots , \operatorname{Re} \left( \lambda_{m} \right) < 0
    3. Source : Df(x)D f \left( \overline{x} \right) 의 모든 아이겐 밸류들의 실수부가 양수면 x\overline{x}언스테이블untable하고 말하고 소스라고 한다. Re(λ1)>0,,Re(λm)>0 \operatorname{Re} \left( \lambda_{1} \right) > 0 , \cdots , \operatorname{Re} \left( \lambda_{m} \right) > 0

일립틱: 타원 고정점2

  1. Elliptic, Center : Df(x)D f \left( \overline{x} \right) 의 모든 아이겐 밸류들이 순허수면 x\overline{x}일립틱하다고 말하고 센터라고 한다. Im(λ1)=λ1,,Im(λm)=λm \operatorname{Im} \left( \lambda_{1} \right) = \lambda_{1} , \cdots , \operatorname{Im} \left( \lambda_{m} \right) = \lambda_{m}

  • Re\reIm\im 는 각각 복소수에서 실수부와 허수부만을 취하는 함수들이다.

설명

정의에서는 그렇게 말하지 않지만, 하이퍼볼릭이냐 아니냐는 쉽게 말해 시스템이 간단하냐 간단하지 않냐와 거의 상통한다. 시스템을 동역학적으로 분석함에 있어서 문제가 되는 경우는 아이겐 밸류가 00 인 경우가 대부분으로, 하이퍼볼릭이면 그런 골칫거리를 생각하지 않아도 되기 때문에 분석도 간단해진다.

주의사항

정의를 마치 정리로 받아들여서 하이퍼볼릭 고정점이 새들이거나, 스테이블이거나, 언스테이블이거나 셋 중 하나라고 말해선 안 된다. 스테이블이 아니면 언스테이블하고, 당연히 새들은 언스테이블하다3.

아이겐 밸류 중 하나가 00 이고 주변의 점이 모두 모여드는 고정점을 상상해보면 좋다. 이 상상 속의 고정점은 하이퍼볼릭하지도 않고 일립틱하지도 않지만 그 성질 상 스테이블하고, 단지 아이겐 밸류만으로 이것이 안정적이라고 말을 할 수는 없는 것이다. 물론 안정적인 고정점의 경우엔 이런 점이 존재할 수 없기 때문에 이들을 동치로 받아들이기 쉽지만, 정의와 논리에만 입각해서 이를 정확히 구분할 수 있어야 한다.

  • 모든 아이겐 밸류가 음수라면 그건 볼 것도 없이 언스테이블이다.
  • 하지만 모든 아이겐 밸류가 음수가 아닌 새들이라면 그건 스테이블이 아니다. 그래서 언스테이블이라고 말하긴하는데, 그건 모든 아이겐 밸류가 음수라서 언스테이블이라고 한 것이 아니라 스테이블이 아니기 때문에 언스테이블이라고 한 것이다.

예시

예로써 더핑 오실레이터를 생각해보자: x˙=yy˙=xx3δy,δ0 \begin{align*} \dot{x} =& y \\ \dot{y} =& x - x^{3} - \delta y \qquad , \delta \ge 0 \end{align*} 더핑 오실레이터의 고정점은 (x,y)=(0,0),(±1,0)(x,y) = (0,0) , (\pm 1 , 0) 이고 자코비안Df=[0113x2δ] D \mathbf{f} = \begin{bmatrix} 0 & 1 \\ 1 - 3 x^{2} & - \delta \end{bmatrix} 이므로 고정점의 자코비안은 Df(0,0)=[011δ]Df(±1,0)=[012δ] D \mathbf{f} (0,0) = \begin{bmatrix} 0 & 1 \\ 1 & - \delta \end{bmatrix} \\ D \mathbf{f} (\pm1,0) = \begin{bmatrix} 0 & 1 \\ -2 & - \delta \end{bmatrix} 이다. 이들의 아이겐 밸류들을 계산해보면 (0,0)(0,0) 일 때 det(Df(0,0)λE)=det[λ11λδ]=λ2+δλ1 \det ( D \mathbf{f} (0,0) - \lambda E ) = \det \begin{bmatrix} -\lambda & 1 \\ 1 & -\lambda - \delta \end{bmatrix} = \lambda^{2} + \delta \lambda - 1 이므로 근의 공식에 따라 λ1,2=δ±δ2+42 \lambda_{1,2} = {{ -\delta \pm \sqrt{\delta^{2} + 4 } } \over { 2 }} 이다. Df(0,0)D \mathbf{f} (0,0)아이겐 밸류δ0\delta \ge 0 에 대해 항상 양수 하나와 음수 하나이므로 고정점 (0,0)(0,0) 은 새들이다. 비슷한 방법으로 Df(±1,0)D \mathbf{f} (\pm1,0) 의 아이겐 밸류를 계산해보면 λ1,2=δ±δ282 \lambda_{1,2} = {{ -\delta \pm \sqrt{\delta^{2} - 8 } } \over { 2 }} 이므로 Df(±1,0)D \mathbf{f} (\pm1,0)아이겐 밸류δ>0\delta > 0 일 때 모두 음수고, 고정점 (±1,0)(\pm1,0) 은 싱크다. 그러나 δ=0\delta = 0 일 때는 순허수 λ1,2=±2i\lambda_{1,2} = \pm \sqrt{2} i 이므로 고정점 (±1,0)(\pm1,0) 은 센터다.

위 예시에서 우리는 각 고정점에서 자코비안을 구하고, 파라미터 δ\delta 의 세팅에 따라 안정성이 어떻게 변하는지를 살펴보았다. 그리고 이러한 분석은 벡터필드로 시스템을 나타냈다면 동역학의 어떤 논문이든 비슷하게 사용하는 방법이다. 적어도 한 번은 반드시 직접 따라해보도록 하자.


  1. Wiggins. (2003). Introduction to Applied Nonlinear Dynamical Systems and Chaos Second Edition(2nd Edition): p16. ↩︎

  2. Wiggins. (2003). Introduction to Applied Nonlinear Dynamical Systems and Chaos Second Edition(2nd Edition): p12. ↩︎

  3. Yorke. (1996). CHAOS: An Introduction to Dynamical Systems: p70. ↩︎