Plano de fase

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Representación visual utilizada en el análisis del sistema de control no lineal

En matemáticas aplicadas, en particular en el contexto del análisis de sistemas no lineales, un plano de fase es una presentación visual de ciertas características de ciertos tipos de ecuaciones diferenciales; un plano de coordenadas cuyos ejes son los valores de las dos variables de estado, digamos (x, y), o (q, p ) etc. (cualquier par de variables). Es un caso bidimensional del espacio de fase general n-dimensional.

El método del plano de fases se refiere a determinar gráficamente la existencia de ciclos límite en las soluciones de la ecuación diferencial.

Las soluciones de la ecuación diferencial son una familia de funciones. Gráficamente, esto se puede representar en el plano de fase como un campo vectorial bidimensional. Vectores que representan las derivadas de los puntos con respecto a un parámetro (digamos tiempo t), es decir (dx/dt, dy /dt), en puntos representativos. Con suficientes flechas en su lugar, se puede visualizar el comportamiento del sistema en las regiones del plano en análisis y se pueden identificar fácilmente los ciclos límite.

El campo completo es el retrato de fase, un camino particular tomado a lo largo de una línea de flujo (es decir, un camino siempre tangente a los vectores) es un camino de fase. Los flujos en el campo vectorial indican la evolución temporal del sistema que describe la ecuación diferencial.

De esta manera, los planos de fase son útiles para visualizar el comportamiento de los sistemas físicos; en particular, de sistemas oscilatorios como los modelos depredador-presa (ver ecuaciones de Lotka-Volterra). En estos modelos, las trayectorias de fase pueden "en espiral"; hacia cero, "en espiral" hacia el infinito, o alcanzar situaciones neutralmente estables llamadas centros donde el camino trazado puede ser circular, elíptico u ovoide, o alguna variante de los mismos. Esto es útil para determinar si la dinámica es estable o no.

Otros ejemplos de sistemas oscilatorios son ciertas reacciones químicas con múltiples pasos, algunas de las cuales involucran equilibrios dinámicos en lugar de reacciones que llegan a su fin. En tales casos, se puede modelar el aumento y la caída de la concentración de reactivos y productos (o masa o cantidad de sustancia) con las ecuaciones diferenciales correctas y una buena comprensión de la cinética química.

Ejemplo de un sistema lineal

Un sistema bidimensional de ecuaciones diferenciales lineales se puede escribir en la forma:

dxdt=Ax+BSí.dSí.dt=Cx+DSí.{displaystyle {begin{aligned}{frac {dx} {dt} {f} {f} {f}} {f}}} {f}}}} {f}}}} {fnf}}}} {b}}}}}\\fnMicroc}}}}}}}} {\f}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\fnMinMinMinMinMinMinMinMinMinMinMinMinMinMinMinMinMinMinMinMinMinMin}}}}}}}}}}}}}}}}}}}} {y} {dt} {=Cx+Dyend{aligned}}

que se puede organizar en una ecuación matricial:

ddt[xSí.]=[ABCD][xSí.]dvdt=Av.{displaystyle {begin{aligned} {d}{begin{bmatrix}x\\\d\d\d}={begin{bmatrix}A recurB\\cH\cH00} {begin{bmatrix}x\\y\\\ddd\d\\d\\\\\d}d\\\\\d\\\\\\\d}cH3\cH00}cH00}cH00}\\cH00}\\\\\\\\cH3cH00}cH00}\cH00}\\\\\cH00}\cH00}\cH00}cH00}\\\\\\\\\\cH {dmathbf {v} } {dt}=Mathbf {A} mathbf {v}end{aligned}}

donde A es la matriz de coeficientes 2 × 2 anterior y v = (x, y) es un vector de coordenadas de dos variables independientes.

Dichos sistemas pueden resolverse analíticamente, para este caso integrando:

dSí.dx=Cx+DSí.Ax+BSí.{displaystyle {frac {fnMicroc} {fnMicroc} {fnMicrosoft} {fnMicrosoft} {fn}}} {fnMicrosoft}}}}}} {fnMicroc}}}}} {fnMicroc} {Cx+Dy}{Ax+By}}

aunque las soluciones son funciones implícitas en x y y, y son difíciles de interpretar.

Resolver usando valores propios

Más comúnmente se resuelven con los coeficientes del lado derecho escritos en forma matricial usando valores propios λ, dados por el determinante:

Det()[ABCD]− − λ λ I)=0{displaystyle det left({begin{bmatrix}A divideB\cH00D\\end{bmatrix}}}-lambda mathbf {I}right)=0}

eigenvectores:

[ABCD]x=λ λ x{fnMicrosoft}fnMicrosoft}

Los valores propios representan las potencias de los componentes exponenciales y los vectores propios son coeficientes. Si las soluciones se escriben en forma algebraica, expresan el factor multiplicativo fundamental del término exponencial. Debido a la no unicidad de los vectores propios, cada solución a la que se llega de esta manera tiene constantes indeterminadas c1, c2 , …, cn.

La solución general es:

x=[k1k2]c1eλ λ 1t+[k3k4]c2eλ λ 2t.{fnK} {f}fnK}f}fnK}f}fnK} {fnK} {c_fn}c_}e^{lambda ################################################################################################################################################################################################################################################################ No.

donde λ1 y λ2 son los valores propios, y (k1, k2), (k3, k 4) son los vectores propios básicos. Las constantes c1 y c2 dan cuenta de la no unicidad de los vectores propios y no tienen solución a menos que se cumpla una condición inicial. dado para el sistema.

El determinante anterior conduce al polinomio característico:

λ λ 2− − ()A+D)λ λ +()AD− − BC)=0{displaystyle lambda ^{2}-(A+D)lambda +(AD-BC)=0}

que es simplemente una ecuación cuadrática de la forma:

λ λ 2− − pλ λ +q=0{displaystyle lambda ^{2}-plambda +q=0}

dónde

p=A+D=tr()A),{displaystyle p=A+D=mathrm {tr} (mathbf {A}),}
q=AD− − BC=Det()A).{displaystyle q=AD-BC=det(mathbf {A}),}

La solución explícita de los valores propios viene dada por la fórmula cuadrática:

λ λ =12()p± ± Δ Δ ){displaystyle lambda ={2}(ppm {sqrt {Delta }}},}

Donde

Δ Δ =p2− − 4q.{displaystyle Delta =p^{2}-4q,}

Vectores propios y nodos

Los vectores propios y los nodos determinan el perfil de las trayectorias de fase, proporcionando una interpretación pictórica de la solución del sistema dinámico, como se muestra a continuación.

Clasificación de puntos de equilibrio de un sistema autónomo lineal. Estos perfiles también surgen para sistemas autónomos no lineales en aproximaciones linealizadas.

Primero se configura el plano de fase dibujando líneas rectas que representan los dos vectores propios (que representan situaciones estables en las que el sistema converge hacia esas líneas o se aleja de ellas). Luego, el plano de fase se traza utilizando líneas completas en lugar de guiones del campo de dirección. Los signos de los valores propios indican el comportamiento del plano de fase:

  • Si los signos son opuestos, la intersección de los eigenvectores es un punto de silla.
  • Si los signos son positivos, los eigenvectores representan situaciones estables que el sistema se aleja, y la intersección es una nodo inestable.
  • Si los signos son ambos negativos, los eigenvectores representan situaciones estables que el sistema converge hacia, y la intersección es una nodo estable.

Lo anterior se puede visualizar recordando el comportamiento de los términos exponenciales en las soluciones de ecuaciones diferenciales.

Valores propios repetidos

Este ejemplo cubre sólo el caso de valores propios reales y separados. Los valores propios reales y repetidos requieren resolver la matriz de coeficientes con un vector desconocido y el primer vector propio para generar la segunda solución de un sistema de dos por dos. Sin embargo, si la matriz es simétrica, es posible utilizar el vector propio ortogonal para generar la segunda solución.

Valores propios complejos

Los valores propios y vectores propios complejos generan soluciones en forma de senos y cosenos, así como exponenciales. Una de las simplicidades de esta situación es que sólo se necesita uno de los valores propios y uno de los vectores propios para generar el conjunto de soluciones completo para el sistema.

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