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Séance de cours

Analyse de stabilité: Systèmes linéaires

Dans cours

PHYS-460: Nonlinear dynamics, chaos and complex systems

The course provides students with the tools to approach the study of nonlinear systems and chaotic dynamics. Emphasis is given to concrete examples and numerical applications are carried out during the exercise sessions. ...

Description

Cette séance de cours couvre l'analyse de la stabilité des systèmes linéaires, en se concentrant sur l'influence des valeurs propres et des vecteurs propres sur le comportement du système. Il discute du concept de manifolds stables et comment ils déterminent la stabilité du système. La séance de cours se penche également sur les portraits de phase, les bifurcations et la nature des points stationnaires dans le système.

Enseignant·e

Paolo Ricci

Paolo Ricci earned his masters degree in nuclear engineering at the Politecnico di Torino, Turin (Italy) in 2000. His doctoral studies were conducted at the Los Alamos National Laboratory, with focus on kinetic simulation of magnetic reconnection in the Earth's magnetotail. He spent two-and-a-half years as a postdoctoral researcher at Dartmouth College's Department of Physics and Astronomy, where he worked on gyrokinetic simulations of the Z pinch. He joined the EPFL's Swiss Plasma Center (SPC), as a EURATOM fellow in 2006, was named Tenure Track Assistant Professor in June 2010, and Associate Professor in August 2016. He is at the head of the SPC theory group. Paolo Ricci is the recipient of the 2016 Section de Physique Teaching Prize and of the 2021 Craie d'Or award from the EPFL physics bachelor students.

Source officielle

Proximité ontologique

Systems science and engineering

Théorie générale des systèmes: Théorie du chaos

Concepts associés (32)

Valeur propre, vecteur propre et espace propre

En mathématiques, et plus particulièrement en algèbre linéaire, le concept de vecteur propre est une notion algébrique s'appliquant à une application linéaire d'un espace dans lui-même. Il correspond à l'étude des axes privilégiés, selon lesquels l'application se comporte comme une dilatation, multipliant les vecteurs par une même constante. Ce rapport de dilatation est appelé valeur propre, les vecteurs auxquels il s'applique s'appellent vecteurs propres, réunis en un espace propre.

Décomposition d'une matrice en éléments propres

En algèbre linéaire, la décomposition d'une matrice en éléments propres est la factorisation de la matrice en une forme canonique où les coefficients matriciels sont obtenus à partir des valeurs propres et des vecteurs propres. Un vecteur non nul v à N lignes est un vecteur propre d'une matrice carrée A à N lignes et N colonnes si et seulement si il existe un scalaire λ tel que : où λ est appelé valeur propre associée à v. Cette dernière équation est appelée « équation aux valeurs propres ».

Algorithme de recherche de valeur propre

Un problème important en analyse numérique consiste à développer des algorithmes efficaces et stables pour trouver les valeurs propres d'une matrice. Ces algorithmes de recherche de valeurs propres peuvent être étendus pour donner les vecteurs propres associés. Valeur propre, vecteur propre et espace propre Pour une matrice carrée A de taille n × n réelle ou complexe, une valeur propre λ et son vecteur propre généralisé associé v sont un couple vérifiant la relation où v est un vecteur colonne n × 1 non nul, I la matrice identité de taille n × n, k un entier positif.

Portrait de phase

Un portrait de phase est une représentation géométrique des trajectoires d'un système dynamique dans l'espace des phases : à chaque ensemble de conditions initiales correspond une courbe ou un point. Les portraits de phase constituent un outil précieux pour l'étude des systèmes dynamiques ; ils consistent en un ensemble de trajectoires-types dans l'espace des phases. Cela permet de caractériser la présence d'un attracteur, d'un répulseur ou d'un cycle limite pour les valeurs de paramètres choisies.

Système linéaire

Un système linéaire (le terme système étant pris au sens de l'automatique, à savoir un système dynamique) est un objet du monde matériel qui peut être décrit par des équations linéaires (équations linéaires différentielles ou aux différences), ou encore qui obéit au principe de superposition : toute combinaison linéaire des variables de ce système est encore une variable de ce système. Les systèmes non linéaires sont plus difficiles à étudier que les systèmes linéaires.

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Séances de cours associées (36)

Systèmes linéaires en 2D : Stabilité

Explore la stabilité dans les systèmes 2D linéaires, couvrant les points fixes, les champs vectoriels et les portraits de phase.

Dynamiques non linéaires : stabilité et chaos

Explore la stabilité des points fixes, les fonctions de Lyapunov, les modèles Lotka-Volterra et la dynamique non linéaire dans les systèmes complexes.

Systèmes dynamiques : cartes et stabilité

Explore les cartes unidimensionnelles, les solutions périodiques et les bifurcations dans les systèmes dynamiques.

Points d'équilibre et bifurcations

Introduit des points d'équilibre et des bifurcations dans les équations différentielles, en discutant de leur stabilité et de leur pertinence dans divers contextes.

Portraits de phase et modèles Predator-Prey

Explore les portraits de phase dans les systèmes 2D et la dynamique des modèles prédateurs-proies.

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Concepts associés (32)

Valeur propre, vecteur propre et espace propre

Décomposition d'une matrice en éléments propres

Algorithme de recherche de valeur propre

Portrait de phase

Système linéaire

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