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Fenomeni caotici Il comportamento di un sistema fisico, anche deterministico, può essere talmente sensibile alle condizioni iniziali da rendere impossibile.

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1 Fenomeni caotici Il comportamento di un sistema fisico, anche deterministico, può essere talmente sensibile alle condizioni iniziali da rendere impossibile ogni previsione a lungo termine Il pendolo doppio è uno dei più semplici sistemi dinamici che mostrano comportamento caotico

2 Fenomeni caotici L’effetto farfalla
Può lo sbatter di ali di una farfalla in Brasile provocare un tornado in Texas? (Lorenz, 1972) Questa frase è divenuta la metafora del fatto che una piccola modifica delle condizioni iniziali può generare uno stato finale del tutto differente. Introdotta nel contesto dell’evoluzione del tempo atmosferico: un sistema talmente sensibile alle condizioni iniziali da rendere impossibile le previsioni a lungo termine

3 Fenomeni caotici L’effetto farfalla nella letteratura e nei film
Rumore di tuono: un romanzo di Ray Bradbury (1952), da cui è tratto anche un film (Il risveglio del tuono, 2005, di Peter Hyams: In un viaggio nel tempo un esploratore muove qualche passo sulla terra. Ritornato nel presente, lo trova leggermente cambiato in tanti particolari: ha schiacciato - camminando nel passato - una farfalla… Sliding doors, film di Peter Howitt, 1998: Due storie parallele con finale diverso si sviluppano a partire da un avvenimento iniziale, in cui una donna riesce a prendere o no la metro… e tanti altri… citati a proposito o a sproposito…

4 Fenomeni caotici Caos deterministico
Siamo abituati ad associare l’impredicibilità e il caos a sistemi costituiti da molti corpi: le molecole di un gas, le stelle di una galassia,…

5 Fenomeni caotici Caos deterministico in sistemi a pochi corpi
Ma non è così: l’impredicibilità si manifesta anche nei sistemi semplici… Mentre il problema a 2 corpi è deterministico, un problema anche a 3 corpi può manifestare effetti di impredicibilità e caos.. Un problema a 3 corpi sotto l’azione di una forza gravitazionale. Posizioni iniziali leggermente diverse portano ad orbite totalmente differenti

6 Fenomeni caotici Caos deterministico in sistemi a pochi corpi
Un pendolo costituito da una sferetta metallica in moto tra 3 magneti ai vertici di un triangolo equilatero. Modificare anche di pochissimo la posizione o la velocità iniziale porta ad un’orbita totalmente differente.

7 Fenomeni caotici Condizioni iniziali e impredicibilità
Il problema è dunque legato alla estrema sensibilità del sistema alle condizioni iniziali Nel calcolare l’evoluzione del tempo atmosferico tramite delle equazioni, anche un’approssimazione delle condizioni iniziali alla 3-4 cifra decimale porta in poco tempo a risultati finali completamente diversi..

8 Fenomeni caotici Esempi di fenomeni caotici
Una sferetta lasciata cadere lungo la superficie interna di un contenitore con la concavità verso l’alto Qualunque sia la posizione iniziale la sferetta converge verso il punto più basso

9 Fenomeni caotici Esempi di fenomeni caotici
Sferetta lasciata cadere dalla sommità di un profilo con la concavità rivolta verso il basso Il moto è fortemente dipendente dalla condizione iniziale

10 Fenomeni caotici Iterazione di una funzione
Anche delle relazioni matematiche semplici possono condurre a comportamenti caotici Un esempio: l’iterazione di una funzione: X n+1 = F(x n) a seconda del valore di partenza può condurre a risultati diversi, ma prevedibili: - Alcune funzioni, iterate, tendono all’infinito, ad es. F(x) = x 2 - Altre tendono ad un valore costante (punto fisso), ad es. F(x)= √x - Altre a comportamenti oscillanti, ad es.

11 Fenomeni caotici Iterazione di funzioni F(x) = √x
Indipendentemente dal valore iniziale, la sequenza tende a 1. La funzione ha un punto fisso

12 Fenomeni caotici Iterazione di funzioni F(x) = x2
Se il valore iniziale è >1, tende a +∞ Se il valore iniziale è <1, tende a 0 La funzione ha 2 punti fissi

13 Fenomeni caotici Iterazione di funzioni F(x) = cos(x)
Indipendentemente dal valore iniziale, la sequenza tende ad un punto fisso: …

14 Fenomeni caotici Iterazione di funzioni F(x) = 1/x
La sequenza presenta 2 punti fissi Esempio: 10, 0.1, 10, 0.1,….

15 Fenomeni caotici F(x) = c (x – x2) Iterazione di funzioni
Esistono tuttavia funzioni – anche semplici – che presentano comportamenti caotici (non predicibili a lungo) in base ai valori iniziali L’esempio più noto è la funzione logistica, introdotta per descrivere la dinamica di una popolazione, in presenza di prede e predatori: F(x) = c (x – x2) c è un parametro, 0<x<1 Termine di crescita: + c x Termine che si oppone alla crescita: - c x 2

16 Fenomeni caotici Iterazione della funzione (mappa) logistica
A seconda del valore del parametro c la funzione logistica ha un comportamento diverso: 0 < c < Tende ad un punto fisso = 0 1 < c < Tende ad un punto fisso = (c-1)/c 2 < c < Tende allo stesso punto fisso, ma oscillando 3 < c < 1+√6 ( ) Oscilla tra 2 punti fissi 1+√6 < c < Oscilla tra 4 punti fissi … successivamente oscilla tra 8, 16, 32, … punti fissi C > … Comportamento caotico (con piccoli intervalli di c caratterizzati da isole di stabilità

17 Iterazione della mappa logistica
Fenomeni caotici

18 Iterazione della mappa logistica
Fenomeni caotici

19 Iterazione della mappa logistica
Fenomeni caotici

20 Iterazione della mappa logistica
Fenomeni caotici

21 Iterazione della mappa logistica
Fenomeni caotici

22 Iterazione della mappa logistica
Fenomeni caotici

23 Iterazione della mappa logistica
Fenomeni caotici

24 Iterazione della mappa logistica
Fenomeni caotici

25 Fenomeni caotici Iterazione di funzioni
Prima dell’insorgenza del comportamento caotico, si ha il fenomeno del raddoppiamento del periodo

26 Fenomeni caotici Comportamento universale: costante di Feigenbaum
Se un sistema esibisce fenomeni di raddoppiamento del periodo, esso è caratterizzato da una costante (numero di Feigenbaum): dove bn è il valore del parametro a cui avviene una biforcazione (raddoppiamento del periodo) . Tale costante ha il valore ….

27 Fenomeni caotici Un esempio di sistema caotico: circuito RLD
Esempi di sistemi caotici possono essere realizzati con circuiti elettrici oscillanti. Il più semplice fa uso di un circuito RL con un elemento non-lineare (diodo) che sostituisce il condensatore in un normale circuito RLC. Il diodo agisce come un condensatore di capacità variabile con la tensione Generatore di segnali sinusoidali

28 Fenomeni caotici Un esempio di sistema caotico: circuito RLD Vin (X)
Induttanza L=35 mH Generatore di segnali sinusoidali Vout (Y) Diodo 1N4007 Implementazione del circuito pratico (R è inglobata nell’induttanza)

29 L’apparato sperimentale
Fenomeni caotici

30 Fenomeni caotici Un esempio di sistema caotico: circuito RLD
In condizioni normali, il sistema oscilla con una data frequenza, in fase con il generatore di segnali.

31 Fenomeni caotici Un esempio di sistema caotico: circuito RLD
Variando l’ampiezza del segnale, il comportamento non lineare del diodo fa sì che il segnale di uscita non sia più una sinusoide:

32 Fenomeni caotici Un esempio di sistema caotico: circuito RLD
Ad ampiezze molto piccole, il diagramma di fase ( Vout in funzione di Vin) è una semplice ellisse (composizione di 2 moti armonici su assi ortogonali) Aumentando l’ampiezza, il diagramma di fase è ancora una curva chiusa, ma la forma non è più un’ellisse

33 Fenomeni caotici Un esempio di sistema caotico: circuito RLD
Aumentando ancora l’ampiezza si innesca una seconda oscillazione

34 Fenomeni caotici Un esempio di sistema caotico: circuito RLD
Il diagramma delle fasi mostra una biforcazione

35 Fenomeni caotici Un esempio di sistema caotico: circuito RLD
Ulteriori aumenti dell’ampiezza portano a ulteriori raddoppiamenti del periodo

36 Fenomeni caotici Un esempio di sistema caotico: circuito RLD
Le diverse componenti diventano ad un certo punto talmente vicine tra loro da non essere più distinguibili

37 Fenomeni caotici Un esempio di sistema caotico: circuito RLD
E infine…. il caos

38 Fenomeni caotici Un esempio di sistema caotico: circuito RLD
Valutazione del numero di Feigenbaum Fissata una frequenza, osservare il comportamento del sistema al variare dell’ampiezza e notare le ampiezze a cui avviene una biforcazione Ripetere per altri valori della frequenza Stimare un valore medio del numero di Feigenbaum

39 Fenomeni caotici Un esempio di sistema caotico: circuito RLD
f = 50 KHz N V Comportamento 1 0 – 0.05 Ellisse 2 0.050 – 0.059 Curva chiusa deformata 3 0.590 1^ Biforcazione 4 1.438 2^ Biforcazione 5 1.655 3^ Biforcazione 6 1.707 4^ Biforcazione 7 ~ 1.800 Caos (1.438 – 0.590) / (1.655 – 1.438) = 3.91 (1.655 – 1.438) / (1.707 – 1.655) = 4.17

40 Fenomeni caotici Un esempio di sistema caotico: circuito RLD
f = 50 KHz Altra misura N V Comportamento 1 Ellisse 2 Curva chiusa deformata 3 0.680 1^ Biforcazione 4 1.726 – 1.730 2^ Biforcazione 5 2.050 – 2-070 3^ Biforcazione 6 2.170 – 2.206 4^ Biforcazione 7 > 2.2 Caos (1.730– 0.680) / (2.060 – 1.730) = 3.18 (2.060 – 1.730) / ( – ) = 2.75

41 Fenomeni caotici Un esempio di sistema caotico: circuito RLD
f = 30 KHz N V Comportamento 1 0.1 Ellisse 2 Curva chiusa deformata 3 0.577 1^ Biforcazione 4 1.534 – 1.539 2^ Biforcazione 5 1.684 – 1.690 3^ Biforcazione 6 1.73 – 1.74 4^ Biforcazione 7 > 1.78 Caos

42 Circuito RLD: modellizzazione teorica
Fenomeni caotici

43 Circuito RLD: modellizzazione teorica
Fenomeni caotici


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