Бифуркация

Бифуркация берёт свои корни от латинского слова bifurcus -- раздвоенный применяется для обозначения различных процессов в различных научных сферах. Прелесть сложных систем - их динамическое поведение, постоянное развитие. Чтобы система развивалась, необходим переход из одного состояния в другое. Сам переход называется бифуркацией. Этот термин был введён для обозначения подобного процесса Л.Пуанкаре. Несмотря на широкую область использования данного термина, фактически он описывает один и тот же процесс. При вольном обобщении различных источников получается такое определение: бифуркация - это процесс, когда система двигается в устойчивом состоянии и в какой-то точке её состояние становится неустойчивым, в следствие чего она продолжает развитие не по старой траектории, а по двум новым. Графически это выглядит так.

График показывает, что в процессе развития системы во времени(t), в определённой точке, обозначенной как точка бифуркации, система, вместо одного устойчивого состояния приобретает два новых устойчивых состояния, и далее этот процесс как правило повторяется. Существует масса различных примеров бифуркации: бифуркация рек -- разделение русла реки и её долины на две ветви, которые в дальнейшем не сливаются и впадают в различные бассейны; в медицине -- разделение трубчатого органа (сосуда или бронха) на 2 ветви одинакового калибра, отходящие в стороны под одинаковыми углами; механическая бифуркация -- приобретение нового качества в движениях динамической системы при малом изменении её параметров; разделение старших классов учебного заведения на два отделения; бифуркация времени-пространства (в научной фантастике) -- разделение времени на несколько потоков, в каждом из которых происходят свои события. В параллельном времени-пространстве у героев бывают разные жизни.

Пожалуй, пора перейти к классификации бифуркаций, и затем и к теории катастроф.

Бифуркации классифицируются на мягкие и жёсткие .

Мягкая бифуркация - это переход из одного устойчивого состояния в другое, при том что новое устойчивое состояние находится в непосредственной близости от исходного. Т.е. качественно не имеет сильно заметных существенных различий.

Жёсткая бифуркация - это бифуркация, в результате которой система приобретает качественно новое устойчивое состояние, не похожее на исходное.

Из рисунка видно, что при малом изменении параметра система выбирает новый режим, который уже находится не в непосредственной близости от исходного, следовательно, имеет качественные различия. Именно жёсткие бифуркации легли в основу теории катастроф.

Теория катастроф

Быть может, удастся доказать неизбежность некоторых катастроф, например, болезней или смерти. Познание не обязательно будет обещанием успеха или выживания: оно может вести также к уверенности в нашем поражении, в нашем конце.

РЕНЕ ТОМ

Прежде чем вникнуть в суть теории катастроф, необходимо осознать актуальность данной тематики. Первое, что я считаю нужным отметить - существующие достижения в этой области. Во-первых, философские концепции о всеобщей предопределённости потеряли всякий смысл, что дало надежду на возможность влиять на предполагаемые кардинальные повороты ситуации. Вместе с надеждой появилось осознание ответственности за происходящее, за нарушение баланса в природе, обществе или за отсутствие там гармонии. Остается проблема обеспечения этой информацией максимально большего количества людей, кроме того важен не сам факт получения этой информации людьми, а факт осознания и восприятия этого вывода как побуждения к действиям. К сожалению, это больше похоже на утопию, поэтому продолжая размышлять о пользах теории, нужно не забывать, что и термин «катастрофа» представляет собой не бытовое видение этого события. Катастрофа в данном случае - это просто кардинальное изменение существующей системы. Основной задачей, как мы сейчас уже понимаем, является лишь правильно угадать момент и направление действий. Кроме того, этот факт даёт нам возможность предполагать, что даже и самая безвыходная ситуация - признак надвигающейся «катастрофы», означает лишь перемену, а не Армагедон.

Существует не мало исторических примеров, когда приложенных в нужный момент минимальных усилий хватало для того, чтобы перевернуть всё «с ног на голову». Естественно, что не все попытки «изменить мир» воплотились. Безусловно, это зависит от качества предпринимаемых попыток, но немаловажную роль играет время и место происходящего. Если правильно «угадать момент», то даже с самой бессмысленной идеей можно добиться радикальных изменений, а если нет, то даже самая гениальная мысль не изменит ситуацию. Чтобы уметь определять расстояние системы до точки катастрофы (а именно при переходе через эти точки и происходит самое интересное), нужно потрудиться и найти зависимость системы от внешних параметров в математических моделях, но я сомневаюсь, что кто-то занимался этим на самом деле, скорее это прерогатива будущего.

Как же опознать приближение системы критической точки? Существует такое понятие как «флаги катастроф» - особенности поведения системы, по которым можно это определить. Вот они: наличие нескольких устойчивых состояний, существование неустойчивых состояний, из которых система стремится выйти, возможность скорого изменения системы при незначительных изменениях внешних параметров, необратимость системы

Полагаю, что исчерпывающим примером каждый может назвать сам себя. Очевидно, что человек - это сложная система, равно как и его жизнь. В какие-то моменты индивид оказывается перед выбором, который определит его будущее в какой-то довольно существенной степени (выбор места учёбы, работы, места жительства и т.п.). При этом наблюдается «неуйстойчивое состояние», присущее любому человеческому существу, только в разной степени (вот уже и второй флаг). Как правило, преодолев «первый флаг», постоянно держа второй в руке, человек оказывается лицом к лицу с «третьим флагом», адаптирующего его с его выбором. После принятия решения, как правило, назад пути нет, а это верный признак того, что вы упёрлись в «четвёртый флаг». Если учёный обнаружит один из этих признаков, то ему не составит труда добраться и до остальных. Следует отметить, что это не единственный возможный набор «флагов».

Теория сильно отличается от практики тем, что никаких действий предпринять в случае чего не может. Но она вполне в состоянии понять и объяснить явления, с которыми мы сталкиваемся в реальной жизни. В бытовом смысле катастрофа или хаос это нечто разрушительное, обязательно с летальным исходом, и абсолютно неконтролируемое и необъяснимое. Как утверждает доктор физико-математических наук А.Чуличков: «С точки зрения математики катастрофа и хаос - вовсе не обязательно крушение всех надежд или еще какая-нибудь беда.», и я склонна ему верить. Что же такое «катастрофа» в таком случае? Для разнообразия процитирую другого научного деятеля - В.И.Арнольда: «Катастрофами называются скачкообразные изменения, возникающие в виде внезапного ответа системы на плавное изменение внешних условий». Основная задача теории - это не растеряться в такой ситуации (в преддверии кризиса) и найти тот верный шаг, который поможет не только не испортить ситуацию, но и переманить госпожу удачу на свою сторону. А для того, чтобы вовремя начать придумывать план по захвату удачи, существуют посланники другого мифического субъекта - судьбы. Их мы рассмотрели ранее и выяснили, что называются они «флагами катастроф». Осталось только научиться оперировать этой информацией, и тогда дорога в светлое будущее обеспечена, также как и дружеские отношения с прекрасными госпожами - Судьбой и Удачей.

Как было сказано в начале, теория катастроф дает нам представление о сценариях развития событий после прохождения определенного этапа жизни сложной системы. Зиман, в своём ответе Рене Тому, выделил семь видов катастроф.

Глубже вдаваться в теорию катастроф я не буду, потому что основная цель этой работы -отделить понятия - «бедствие» и «катастрофа». И не просто описать и классифицировать их, а выяснить причину столь многочисленных исследований этой темы, и рассмотреть результаты проделанной работы.

Предисловие
Глава 1. Бифуркации положений равновесия
§ 1. Семейства и деформации
1.1. Семейства векторных полей
1.2. Пространство струй
1.3. Лемма Сарда и теоремы трансверсальности
1.4. Простейшие приложения: особые точки типичных векторных полей
1.5. Топологически нереальные деформации
1.6. Теорема сведения
1.7. Типичные и главные семейства
§ 2. Бифуркации особых точек в типичных однопараметрических семействах
2.1. Типичные ростки и главные семейства
2.2. Мягкая и жесткая потеря устойчивости
§ 3. Бифуркации особых точек в многопараметрических семействах общего положения при однократном вырождении линейной части
3.1. Главные семейства
3.2. Бифуркационные диаграммы главных семейств (3±)
3.3. Бифуркационные диаграммы (относительно слабой эквивалентности) и фазовые портреты главных семейств (4±)
§ 4. Бифуркации особых точек векторных полей с двукратным вырождением линейной части
4.1. Список вырождений
4.2. Два вулевых собственных значения
4.3. Редукции к двумерным системам
4.4. Нулевое и пара чисто мнимых собственных значений
4.5. Две чисто мнимых пары
4.6. Главные деформации уравнений трудного типа в задаче о двух мнимых парах (по Жолондеку)
§ 5. Показатели мягкой и жесткой потери устойчивости
5.1. Определевия
5.2. Таблица показателей
Глава 2. Бифуркации предельных циклов
§ 1. Бифуркации предельных циклов в типичных однопараметрических семействах
1.1. Мультипликатор 1
1.2. Мультипликатор -1 и бифуркация удвоения периода
1.3. Пара комплексно сопряженных мультипликаторов
1.4. Нелокальные бифуркации в однопараметрических семействах диффеоморфизмов
1.5. Нелокальные бифуркации периодических решений
1.6. Бифуркации распада инвариаитньйс торов
§ 2. Бифуркации циклов в типичных двупараметрических семействах при однократном дополнительном вырождении
2.1. Перечень вырождений
2.2. Мультипликатор 1 или -1 с дополнительным вырождением в нелинейных членах
2.3. Пара мультипликаторов на единичной окружности с дополнительным вырождением в нелинейных членах
§ 3. Бифуркации циклов в типичных двупараметрических семействах при сильных резоиансах порядка (?)
3.1. Нормальная форма в случае унипотентиой жордаиовой клетки
3.2. Усреднение в слоениях Зейферта и Мёбиуса
3.3. Главные поля и деформации
3.4. Версальиость главных деформаций
3.5. Бифуркации стационарных решений периодических дифференциальных уравнений при сильных резонансах порядка (?)
§ 4. Бифуркации предельных циклов при прохождении пары мультипликаторов через (?)
4.1. Вырожденные семейства
4.2. Вырожденные семейства, найденные аналитически
4.3. Вырожденные семейства, найденные численно
4.4. Бифуркации в невырожденных семействах
4.5. Предельвые циклы систем с симметрией четвертого порядка
§ 5. Конечногладкие нормальные формы локальных семейств
5.1. Обзор результатов
5.2. Определения и примеры
5.3. Общие теоремы и деформации нерезоиансных ростков
5.4. Приведение к линейной нормальной форме
5.5. Деформации ростков диффеоморфизмов типа Пуанкаре
5.6. Деформации одиорезоиансиых гиперболических ростков
5.7. Деформации ростков, векторных полей с одним нулевым собственным значением в особой точке
5.8. Функциональные инварианты диффеоморфизмов прямой
5.9. Функциональные инварианты локальных семейств диффеоморфизмов
5.10. Функциональные -инварианты семейств векторных полей
5.11. Функциональные инварианты топологической классификации локальных семейств диффеоморфизмов прямой (по Руссари)
§ 6. Универсальность Фейгенбаума для диффеоморфизмов и потоков
6.1. Каскад удвоений
6.2. Перестройки неподвижных точек
6.3. Каскад (?)-кратных увеличений периода
6.4. Удвоение в гамильтоновых системах
6.5. Оператор удвоения для одномерных "отображений
6.6. Механизм универсального удвоения для диффеоморфизмов
Глава 3. Нелокальные бифуркации
§ 1. Вырождения коразмерности 1. Сводка результатов
1.1. Локальные и нелокальные бифуркации
1.2. Негиперболнческие особые точки
1.3. Негиперболические циклы
1.4. Нетрансверсальиые пересечения многообразий
1.5. Контуры
1.6. Бифуркационные поверхности
1.7. Характеристики бифуркаций
1.8. Сводка результатов
§ 2. Нелокальные бифуркации потоков на двумерных поверхностях
2.1. Полулокальные бифуркации потоков на поверхностях
2.2. Нелокальные бифуркации на сфере; однопараметрический случай
2.3. Типичные семейства векторных полей
2.4. Условия типичности
2.5. Однопараметрические семейства на поверхностях, отличных от сферы
2.6. Глобальные бифуркации систем, с глобальной секущей на торе
2.7. Некоторые глобальные бифуркации на бутылке Клейна
2.8. Бифуркации иа двумерной сфере. Многопараметрический случай
2.9. Некоторые открытые вопросы
§ 3. Бифуркации гомоклинических траекторий негиперболической особой точки
3.1. Узел по гиперболическим переменным
3.2. Седло по гиперболическим переменным: одна гомоклиническая траектория
3.3. Топологическая схема Бернулли
3.4. Седло по гиперболическим переменным: несколько гомоклинических траекторий
3.5. Главные семейства
§ 4. Бифуркации гомоклинических траекторий4 иегиперболического цикла
4.1. Структура семейства гомоклииических траекторий
4.2. Критические и некритические циклы
4.3. Рождение гладкого двумерного аттрактора
4.4. Рождение сложных инвариантных множеств (некритический случай)
4.5. Критический случай
4.6. Двухшаговый переход от устойчивости к турбулентности
4.7. Некомпактное множество гомоклинических траекторий
4.8. Перемежаемость
4.9. Достижимость, недостижимость
4.10. Устойчивость семейств диффеоморфизмов
4.11. Некоторые открытые вопросы
§ 5. Гиперболические особые точки с гомоклинической траекторией
5.1. Предварительные понятия: ведущие направления и седловые величины
5.2. Бифуркации гомоклииических траекторий седла, происходящие на границе множества систем Морса - Смейла
5.3. Требования общности положения
5.4. Главные семейства в R3 и их свойства
5.5. Версальность главных семейств
5.6. Седло с комплексным ведущим направлением в R3
5.7. Добавление: бифуркации гомоклииических петель вне "границы множества систем Морса - Смейла
§ 6. Бифуркации, связанные с иетрансверсальными пересечениями
6.1. Векторные поля без контуров и гомоклииических траекторий
6.2. Теорема о недостижимости
6.3. Модули
6.4. Системы с контурами
6.5. Диффеоморфизмы с нетривиальными базисными множествами
6.6. Векторные поля в R3 с гомоклииической траекторией цикла
6.7. Символическая динамика
6.8. Бифуркации «подков Смейла»
6.9. Векторные поля на бифуркационной поверхности
6.10. Диффеоморфизмы с бесконечным множеством устойчивых периодических траекторий
§ 7. Бесконечные неблуждающие множества
7.1. Векторные поля на двумерном торе
7.2. Бифуркации систем с двумя гомоклииическими кривыми седла
7.3. Системы с аттракторами Фейгенбаума
7.4. Рождение неблуждающих множеств
7.5. Сохранение и гладкость инвариантных многообразий (по Фе-ничелю)
7.6. Вырожденное семейство и его окрестность в функциональном пространстве
7.7. Рождение торов в трехмерном фазовом пространстве
§ 8. Аттракторы и их бифуркации
8.1. Вероятностно предельные множества (по Милнору)
8.2. Статистически предельные множества
8.3. Внутренние бифуркации и кризисы аттракторов
8.4. Внутренние бифуркации и кризисы положений равновесия и циклов
8.5. Бифуркации двумерного тора
Глава 4. Релаксационные колебания
§ 1. Основные понятия
1.1. Пример. Уравнение Ван дер Поля
1.2. Быстрые и медленные движения
1.3. Медленная поверхность и медленное уравнение
1.4. Медленное движение как аппроксимация возмущенного
1.5. Явление срыва
§ 2. Особенности быстрого и медленного движений
2.1. Особенности быстрого движения в точках срыва систем с одной быстрой переменной
2.2. Особенности проектирования медленной поверхности
2.3. Медленное движение систем с одной медленной переменной
2.4. Медленное движение систем с двумя медленными переменными
2.5. Нормальные формы фазовых кривых медленного движения
2.6. Связь с теорией уравнений, не разрешенных относительно производной
2.7. Вырождение контактной структуры
§ 3. Асимптотика релаксационных колебаний
3.1. Вырожденные системы
3.2. Системы первого приближения
3.3. Нормализация быстро-медленных уравнений с двумя медленными переменными при (?)>0
3.4. Вывод систем первого приближения
3.5. Исследование систем первого приближения
3.6. Воронки
3.7. Периодические релаксационные колебания на плоскости
§ 4. Затягивание потери устойчивости при переходе пары собственных значений через мнимую ось
4.1. Типичные системы
4.2. Затягивание потери устойчивости
4.3. Жесткость потери устойчивости в аналитических системах типа 2
4.4. Гистерезис
4.5. Механизм затягивания
4.6. Вычисление момента срыва в аналитических системах
4.7. Затягивание при потере устойчивости циклом
4.8. Затягивание потери устойчивости и «утки»
§ 5. Решения-утки
5.1. Пример: особая точка на складке медленной поверхности
5.2. Существование решений-уток
5.3. Эволюция простых вырожденных уток
5.4. Полулокальное явление: утки с релаксацией
5.5. Утки и (?) и (?)
Рекомендуемая литература
Литература

Эволюционный процесс математически описывается векторным полем в фазовом пространстве (абстрактном пространстве с числом измерений, равном числу переменных, характеризующих состояние системы). Точка фазового пространства задает состояние системы. Приложенный в этой точке вектор указывает скорость изменения состояния. В случае затухания фазовые траектории при любых начальных значениях оканчиваются в одной точке, которая соответствует покою. В таких точках вектор может обращаться в нуль. Такие точки называются положениями равновесия (состояние не меняется с течением времени). Фазовые траектории создают складки внутри фазового пространства.

Область фазового пространства, заполненного хаотическими траекториями, называется странными аттракторами .

Важнейшим свойством странных аттракторов является фрактальность. Фракталы – это объекты, проявляющие по мере увеличения все более число деталей. Хаос порождает фракталы, а фазовая траектория фракталов обладает самоподобием , т.е. при выделении двух близких точек на фазовой траектории фрактала и последующем увеличении масштаба траектория между этими точками окажется столь хаотичной, как и вся в целом. Введение фрактальных множеств позволяет объяснить и предсказать многие явления в самых различных областях.

Математические образы теории катастроф реализуются в волновых полях. Геометрическое место точек, в которых происходит фокусировка волнового поля, называется в оптике каустиками. При пересечении каустик происходит скачкообразное изменение состояния системы. Момент перехода определяется свойствами системы и уровнем флуктуации в ней. При переходе выделяют два принципа: принцип максимального промедления, определяемый существованием устойчивого уровня, и принципом Максвелла, определяющий состояние системы глобальным минимумом.

Последовательность бифуркаций, возникающая при углублении неравновесности в системе, меняется, и процесс пойдет по разным сценариям (например, переход от ламинарного течения к турбулентному).

После прохождения параметра через бифуркационное значение, соответствующее рождению цикла, или мягкому возникновению автоколебаний, система остается в окрестности неустойчивого состояния некоторое время, за которое параметр меняется на конечную величину. После этого система скачком переходит в момент бифуркации в автоколебательный режим (уже ставший жестким).

На рис.4 изображен фазовый портрет системы, описывающей взаимоотношение хищника и жертвы (скажем, щук и карасей). Фазовое пространство – положительный квадрант плоскости. По оси абсцисс отложено число карасей, по оси ординат – щук. Точка Р – положение равновесия. Точка А соответствует равновесному количеству карасей при 16 количестве щук, меньшем равновесного. Видно, что с течением времени в системе устанавливаются колебания; равновесное состояние рис. Неустойчиво. Установившиеся колебания изображаются замкнутой кривой на фазовой плоскости . Эта кривая называется предельным циклом.

В окрестности точки, не являющейся положением равновесия, разбиение фазового пространства на фазовые кривые устроено так же, как разбиение на параллельные прямые: семейство фазовых кривых можно превратить в семейство параллельных прямых заменой координат. В окрестности положения равновесия картина сложнее.

Рис.4. Фазовый портрет эволюции системы «хищник–жертва»

Системы, описывающие реальные эволюционные процессы, как правило, общего положения. Действительно, такая система всегда зависит от параметров, которые никогда не бывают известны точно.

Управление без обратной связи всегда приводит к катастрофам: важно, чтобы лица и организации, принимающие ответственные решения, лично, материально зависели от последствий этих решений.

Трудность проблемы перестройки связана с ее нелинейностью. Привычные методы управления, при которых результаты пропорциональны усилиям, тут не действуют, и нужно вырабатывать специфически нелинейную интуицию, основанную на порой парадоксальных выводах нелинейной теории.

Вот некоторые качественные простейшие выводы из математической теория перестроек применительно к нелинейной системе, находящейся в установившемся устойчивом состоянии, признанном, плохим, поскольку в пределах видимости имеется лучшее, предпочтительное устойчивое состояние системы.

1. Постепенное движение в сторону лучшего состояния сразу же приводит к ухудшению. Скорость ухудшения при равномерном движении к лучшему состоянию увеличивается.

2. По мере движения от худшего состояния к лучшему сопротивление системы изменению ее состояния растет.

3. Максимум сопротивления достигается раньше, чем самое плохое состояние, через которое нужно пройти для достижения лучшего состояния. После прохождения максимума сопротивления состояния продолжает ухудшаться.

4. По мере приближения к самому плохому состоянию на пути перестройки сопротивление, начиная с некоторого момента, начинает уменьшаться, и как только самое плохое состояние пройдено, не только полностью исчезает сопротивление, а система начинает притягиваться к лучшему состоянию.

5. Величина ухудшения, необходимого для перехода в лучшее состояние, сравнима с финальным улучшением и увеличивается по мере совершенствования системы. Слабо развитая система может перейти в лучшее состояние почти без предварительного ухудшения, в то время как развитая система, в силу своей устойчивости, на такое постепенное, непрерывное улучшение неспособна,

6. Если систему удается сразу, скачком, а не непрерывно, перевести из плохого устойчивого состояния достаточно близко к хорошему, то дальше она сама собой будет эволюционировать в сторону хорошего состояния.

Без математической теории перестроек сознательное управление сложными и плохо известными нелинейными системами практически невозможно. Не требуется, однако, специальной математической теории, чтобы понять, что пренебрежение законами природы и общества (будь то закон тяготения, закон стоимости или необходимость обратной связи), падение компетентности специалистов и отсутствие личной ответственности за принимаемые решения приводит рано или поздно к катастрофе.

(от лат. bifurcus - раздвоенный) представляет собой про-цесс качественного перехода от состояния равновесия к хаосу через по-следовательное очень малое изменение (например, удвоение Фейгенбаума при бифуркации удвоения) периодических точек.
Обязательно необходимо отметить, что происходит качественное изменение свойств системы, так называемый катастрофический скачок. Момент скачка (раздвоения при бифуркации удвоения) происходит в точке бифуркации.
Хаос может возникнуть через бифуркацию, что показал Митчел Фей- генбаум. При создании собственной теории о фракталах Фейгенбаум анализировал в основном следующее логистическое уравнение:
X + , = СХ - С(Х у = СХ (1 - X)
п+1 и 4 и7 пу п"
где X - комплексное число; С - внешний параметр.
Из этого уравнения он вывел, что при некоторых ограничениях во всех подобных уравнениях происходит переход от равновесного состояния к хаосу.
Ниже рассмотрен классический биологический пример этого урав-нения.
Например, изолированно живет популяция особей нормированной численностью X. Через год появляется потомство численностью X
и и + 1
Рост популяции описывается первым членом правой части уравнения (CXJ, где коэффициент С определяет скорость роста и является определяющим параметром. Убыль животных (за счет перенаселенности, недос-татка пищи и т.п.) определяется вторым, нелинейным членом С(Хп)2.
Результатом расчетов являются следующие выводы:
при С в области 1 в диапазоне 3 при С > 3.57 количество решений логистического уравнения начинает стремиться к бесконечности, в результате чего происходит перекрывание областей различных решений (они как бы закраши-ваются) и поведение системы становится хаотическим.
С ростом С иногда появляются области, в которых количество решений логистического уравнения вновь снижается до видимых величин. Так, при Сот 3.627 до 3.631 (включительно) количество решений снижается до шести, а при С = 3.632 достигает двенадцати.
Впоследствии, однако, с ростом С количество решений вновь увели-чивается.
Интерес может также представлять значение внешнего параметра С = = 3.67857351. До него решение логистического уравнения для каждого п является или больше, или меньше предыдущего. После достижения этого значения начинает проявляться следующий эффект - вслед за растущим значением Хп иногда начинают появляться растущие значения Хп, хотя ранее за ростом всегда следовало падение.
Подобное поведение логистического уравнения подвигло классиков теории хаоса к выводу о том, что итогом развития всех эволюционирующих физических систем является состояние, похожее на состояние дина-мического хаоса.
Отсюда делаются следующие выводы о хаотических системах:
Хаотические системы - это системы с обратной связью, когда от предыдущего значения зависит последующее. Этот факт прямо указывает на то, что хаотические системы неслучайны, так как одним из свойств случайных блужданий является независимость предыдущих и последующих событий друг от друга.
В хаотических системах много точек равновесия. Так, при достижении параметром С определенного значения наблюдается более чем одна точка равновесия. В нашем примере это свойство проявляется уже при С = 3. До первой точки бифуркации система является ли-нейной и еще не хаотична. Однако уже после первой бифуркации динамика системы становится нелинейной, приобретая все больше хаотических очертаний. И после С > 3.57 количество вариантов решений логистического уравнения приобретает завершенный хаотический характер.
Хаотическая система является фракталом. Как мы помним, главное свойство фракталов - самоподобие. Так и в известной бифуркаци-онной модели малые элементы подобны большим, что очень хорошо видно на рис. 6.11.


Если рассматривать теорию бифуркации в пересечении с теорией эффективных рынков, в точке бифуркации на рынок поступает новая информация, которая приводит к очередному бифуркационному изме-нению. Как только действие информации заканчивается, рынок успокаи-вается. Успокаивается он до появления новой информации, а значит, до новой точки бифуркации.
Динамические переменные Хп принимают значения, которые сильно зависят от начальных условий. При проведенных на компьютере расчетах даже для очень близких начальных значений С итоговые значения могут резко отличаться. Более того, расчеты становятся некорректными, так как начинают зависеть от случайных процессов в самом компьютере (скачки напряжения и т.п.).
Таким образом, состояние системы в момент бифуркации является крайне неустойчивым, а бесконечно малое воздействие может привести к выбору дальнейшего пути движения, а это, как мы уже знаем, является главным признаком хаотической системы (существенная зависимость от начальных условий).
Логистическое уравнение можно свести к следующей системе уравнений при условии, если уп стремится к уп:
Гх„(1-х„) = х„_1(1-хя_1)
[Х„ =СХ„_1(1-ХЯ_1)
Из этой системы выводится простая формула, которую мы уже видели ранее:
X = 1 - 11С.
п
Отсюда видно, что Хп меньше единицы при любых значениях С. Второй вывод: Хп тем больше, чем больше С. Это означает рост точки сходимости (или нахождение точки, в которой логистическое уравнение стремится найти равновесие) вместе с ростом внешнего параметра.
На основании этой формулы можно легко рассчитать, что при С - 3 решение логистического уравнения стремится к 2/3, т.е. к 0.666666... в периоде.
Рассчитать логистическое уравнение можно на персональном компьютере, используя электронную таблицу Excel. Для этого в ячейку А1 по-местите значение внешнего параметра С. Начните, например, с 0.5. В ячейку В1 поместите значение комплексного числа X, например 0.1. Дальше в ячейку В2 необходимо будет ввести следующую формулу, которую продлите на максимально возможное для одного столбца количество значений (например, до 65 536 строки):
=$А$1 X В1 X (1 - В1).
Элементарные расчеты покажут вам, что, действительно, с ростом периодов п результат логистического уравнения стремится к нулю.
При увеличении параметра С до 2 логистическое уравнение уже через п = 5 (при X - 0.1) сходится к 0.5.
При увеличении параметра С до 3 результат логистического уравнения, действительно, сначала словно раздваивается, однако впоследствии он так же, как и при всех предыдущих значениях С, стремится сойтись к одной точке, значение которой мы уже знаем (2/3).
Из формулы логистического уравнения видно, что с ростом п нивелируется разница в первом значении X для итогового решения логистиче-ского уравнения. Что интересно, это верно и для больших значений С. Из этого можно сделать вывод, что в логистическом уравнении самой важной переменной является величина внешнего параметра С. В биоло-гическом примере этим параметром является скорость роста популяции. При небольших значениях скорости роста, как показывают расчеты, она определит период времени п, за который система придет в равновесие.
Фейгенбаум в результате своих исследований нашел следующую зако-номерность в появлении бифуркаций:
F = = 4.669201660910...,
Ow-ь»)
где F -- число Фейгенбаума (универсальная константа, подобно числу Ті);
Ь - значение внешнего параметра С при п-й бифуркации.
Кстати, универсальность константы Фейгенбаума как характеристики многих естественных хаотических процессов оставляет надежду на систе-матизацию и классификацию хаоса.
Используя число Фейгенбаума, можно найти значение С, при котором можно будет ожидать очередной бифуркации решений логистического уравнения:
4.669201609...
Применение этой формулы позволяет предсказывать, какие значения внешнего параметра С являются критическими для возникновения новой бифуркации. Интересно, что проведенные мной расчеты показали, что внешний параметр С для рассматриваемого нами логистического уравнения стремится к пределу 3.569945672, и сколь долго бы я не про-водил расчеты в поиске следующей точки бифуркации, они заканчива лись неудачей. Конечно же, вручную можно ввести и большие значения С, однако приведенная выше формула для определения значения внеш- него параметра С при п-й бифуркации в этом нам уже не поможет. Вместе с тем эта формула дает возможность наглядно понять, как очень малые изменения внешнего параметра С приводят к очень большим изменениям в решении логистического уравнения через большое количество периодов п.
Фейгенбаум также установил универсальные закономерности перехода к динамическому хаосу при удвоении периода. Здесь следует сказать, что в литературе, посвященной теории хаоса, делаются ссылки на экспери-ментальные подтверждения этого перехода для широкого класса механи-ческих, гидродинамических, химических и других систем.
Результатом исследований Фейгенбаума стало так называемое дерево Фейгенбаума (рис. 6.12).

Рис. 6.12. Дерево Фейгенбаума (расчет на основе немного измененной логистической
формулы)

,
Между логистическим уравнением дерева Фейгенбаума {Хп+1 = СХп(1 - XJ) и множеством Мандельброта (Zn+1 - Z2 + С) видна схожесть, которая проявляется в том числе и в простом графическом сопоставлении. Здесь мы видим пересечение бифуркационных моделей с фракталами, что еще раз подтверждает, что бифуркации имеют фрактальную природу, поскольку они тоже самоподобны.
Разница здесь только в том, что дерево Фейгенбаума растет в сторону, противоположную от множества Мандельброта. Это объясняется разницей знаков внутри соответствующих формул, где в первой формуле квадрат числа X отнимается, а во второй - квадрат числа Z прибав-ляется.

.
На рис. 6.13 видно, что каждая бифуркация сопровождается появле-нием новой фрактальной фигуры во множестве Мандельброта.
Что же такое бифуркации в обыденности? Как мы знаем, бифуркации возникают при переходе системы от состояния видимой стабильности и равновесия к хаосу. Примерами таких переходов являются дым, вода и многие другие самые обычные природные явления. Так, поднимающийся вверх дым сигареты сначала выглядит как упорядоченный столб. Однако через некоторое время он начинает претерпевать изменения, которые сна-чала кажутся упорядоченными, а затем становятся хаотически непредска-зуемыми. Фактически первый переход от стабильности к некоторой форме видимой упорядоченности, но уже изменчивости, происходит в первой точке бифуркации. Далее количество бифуркаций увеличивается, достигая огромных величин. С каждой бифуркацией функция турбулентности дыма приближается к хаосу. Причиной бифуркаций здесь является ускорение, которое через некоторое время после появления дыма приводит к тому, что плотность дыма падает ниже плотности воздуха и дым рассеивается.
С помощью теории бифуркаций можно предсказать характер движения, возникающего при переходе системы в качественно иное состояние, а также область существования системы и оценить ее устойчивость.
К сожалению, само существование теории хаоса трудно совместимо с классической наукой. Обычно научные идеи проверяются на основании предсказаний и их сверки с реальными результатами. Однако, как мы уже знаем, хаос непредсказуем, и, когда изучаешь хаотическую систему, можно прогнозировать только модель ее поведения. Поэтому с помощью хаоса не только нельзя построить точный прогноз, но и, соответственно, проверить его. Однако это не должно говорить о неверности теории хаоса, подтвержденной как в математических расчетах, так и в жизни.
Сейчас еще не существует математически точного аппарата применения теории хаоса для исследования рыночных цен, поэтому спешить с применением знаний о хаосе нельзя. Вместе с тем, действительно, это самое перспективное современное направление математики с точки зрения прикладных исследований финансовых рынков.

Диссипативные структуры

Диссипативная структура - одно из основных понятий теории струк­тур И. Пригожина. Система в целом может быть неравновесной, но уже определенным образом несколько упорядоченной, организован­ной. Такие системы И. Пригожинназвал диссипативными структурами (от лат. dissipation - разгонять, рассеивать свободную энергию), в которых при значительных отклонениях от равновесия возникают упорядоченные состояния. В процессе образования этих структур энтропия возрастает, изменяются и другие термодинамические функции системы. Это свидетельствует о сохранении в целом ее хаотичности. Диссипация как процесс рассеяния энергии играет важную роль в об­разовании структур в открытых системах. В большинстве случаев дис­сипация реализуется в виде перехода избыточной энергии в тепло. Образование новых типов структур указывает па переход от хаоса и беспорядка к организации и порядку. Эти диссипативные динамические микроструктуры являются прообразами будущих состояний си­стемы, так называемых фракталов (от лат. fractus - дробный, изрезан­ный). Большинство фракталов либо разрушается, полностью так и не сформировавшись (если они оказываются невыгодными с точки зре­ния фундаментальных законов природы), либо иногда остаются как отдельные архаичные остатки прошлого (например, древние обычаи пародов, древние слова и т. д.). В точке бифуркации (точке ветвления) идет своеобразный естественный отбор фрактальных образований. «Выживает» образование, оказавшееся наиболее приспособленным к условиям окружающей среды.

При благоприятных условиях новая структура (фрактал)«разра­стается» и преобразуется постепенно в новую макроструктуру - аттрактор. При этом система переходит в новое качественное состояние. В этом новом состоянии система продолжает свое наступательное дви­жение до следующей точки бифуркации, то есть до следующего нерав­новесного фазового перехода.

В целом диссипация как процесс рассеивания энергии, затухания движения и информации играет весьма конструктивную роль в образовании новых структур в открытых системах. Для диссипативной системы невозможно предсказать конкретный путь развития, поскольку трудно предугадать начальные реальные условия ее состояния.

Открытая нелинейная самоорганизующаяся система всегда подверже­на колебаниям. Именно в колебаниях система развивается и движется к относительно устойчивым структурам. Этому способствует посто­янный обмен системы энергией и веществом с окружающей средой.

Аномальные изменения в среде могут вывести систему из состояния динамического равновесия, и она станет неравновесной. Например, усиливающийся приток энергии в систему вызывает флуктуации и де­лает ее неравновесной и нерегулируемой. Организация системы все более расшатывается, изменяются свойства системы.

Если параметры системы достигают определенных критических значений, то система переходит в состояние хаоса.

Состояние максимальной хаотичности неравновесного процесса называют точкой бифуркации. Точки бифуркации - это точки равно­весия как устойчивого, так и неустойчивого точки «выбора» дальней­шего пути развития системы.

Для синергетики важны неустойчивые состояния. Появление не­устойчивых состояний создает потенциальную возможность системе перейти в повое качественное состояние. Оно будет характеризовать­ся новыми параметрами системы и новым режимом ее функциониро­вания.

В состояниях выбора пути, то есть в точках бифуркаций большое значение имеют случайные флуктуации (колебания). От них зависит, по какому пути из множества возможных система будет выходить из состояния неустойчивости. Многие флуктуации рассеиваются, неко­торые не оказывают влияния на дальнейший путь развития системы как очень слабые. Но при определенных, пороговых условиях за счет случайных внешних воздействий эти флуктуации могут усиливаться и действовать в резонанс, подталкивая систему к выбору определенно­го пути развития (определенной траектории).

В точках бифуркации самоорганизующаяся система, стоя перед вы­бором путей развития, образует множество диссипативных динамиче­ских микроструктур, как бы «эмбрионов» будущих состояний систе­мы - фракталов. Набор таких состояний в точках бифуркаций перед выбором дальнейшего пути и образует детерминированный, или дина­мический, хаос. Однако большинство этих будущих прообразов систе­мы - фрактальных образований гибнет в конкурентной борьбе. В ре­зультате выживает та микроструктура, которая является наиболее приспособленной к внешним условиям. Весь этот процесс носит слу­чайный и неопределенный характер. Выжившая в конкурентной борь­бе фрактальных образований формирующаяся макроструктура полу­чила название аттрактора (см. выше). В результате этого система пере­ходит в новое качественно более высокое организационное состояние. Направление движения этого аттрактора начинает подчиняться необ­ходимости. Система теперь ведет себя как жестко детерминированная.

Таким образом, аттрактор представляет собой отрезок эволюционного пути от точки бифуркации до определенного финала (им может быть другая точка бифуркации). Обычные аттракторы характеризуются ус­тойчивостью динамической системы. Аттрактор как бы притягивает к себе подобно магниту множество различных траекторий системы, определяемых разными начальными значениями параметров. Здесь очень важную роль играют кооперативные, совместные процессы, ко­торые основываются на когерентном, то есть согласованном, взаимо­действии всех элементов зарождающейся устойчивой структуры.

Аттрактор можно сравнить с конусом или воронкой, которые своей широкой частью обращены к зоне ветвления, то есть к точке бифурка­ции, а узкой частью - к конечному результату, то есть к упорядочен­ной структуре. Если система попадает в сферу действия определенно­го аттрактора, то она эволюционирует именно к нему. Разными путя­ми эволюция выходит па одни и те же аттракторы. В результате этого формируются параметры порядка, то есть устойчивого динамического состояния. В этом состоянии система может находиться до тех пор, пока в силу каких-либо причин, а также случайных флуктуации она вновь не придет в неустойчивое положение. Эти причины связаны с дисгармонией, несоответствием внутреннего состояния открытой си­стемы внешним условиям окружающей ее среды. Вследствие этого си­стема теряет свою устойчивость, возвращаясь к хаотическому состоя­нию, и у нее вновь появляется множество новых путей развития. Для наглядности бифуркационный процесс эволюции системы можно пред­ставить в виде бифуркационного дерева (рис. 8.1).

По подобному принципу в виде эволюционного дерева можно пред­ставить развитие биологических видов или антропогенеза.

В точках бифуркации даже маленькое случайное изменение может привести к серьезному возмущению системы. Поэтому самоорганизу­ющимся системам нельзя грубо навязывать определенные пути разви­тия. Здесь необходимо исследовать и найти пути совместной жизни природы и человека, стараться глубоко познать природу их совмест­ной эволюции, коэволюции.

Основы теории бифуркаций были заложены в начале XX в. фран­цузским математиком А. Пуанкаре и русским математиком А. Ляпу­новым. В дальнейшем эта теория получила развитие в школе русского физика А. Андронова. Теория бифуркаций в настоящее время находит широкое применение в междисциплинарных науках, а также в физике, химии, биологии.

Рис. 1. Бифуркационный характер эволюиии системы (X, Z- параметры системы, f - время, А и В - точки бифуркации)

Эволюционное движение системы обязательно связано с необхо­димостью перестройки адаптивных механизмов па качественно новый, более высокий уровень. Если система благодаря внутренней перестрой­ке смогла (успела) адаптироваться к новым условиям, то она приобре­тает новое, организационно более высокое, устойчивое состояние; если нет, то она разрушается и гибнет. В адаптированном устойчивом положении система может находиться до следующей случайной флуктуации, после которой ситуация повторяется. По этой схеме идет эво­люционное развитие всех систем па всех структурных уровнях, хотя скорость этого процесса различна. Так, химическая эволюция Вселен­ной продолжается от времени Большого взрыва до наших дней - это около 20 млрд лет, эволюция живой материи - 3,7 млрд лет, эволюция человека - около 2 млн лет, а человеческого общества - порядка не­скольких десятков тысяч лет.

С точки зрения синергетической самоорганизации жизнь зароди­лась в диапазоне сложных систем. В этом случае следует считать жизнь совокупностью («сборкой») физико-химических элементов.

С позиций синергетики закономерным представляется и эволюция мира живого, которая по линии развития древесных млекопитающих привела к появлению человека как биологического вида, а также чело­веческого общества как социальной системы.