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Séance de cours

Théorie du chaos : cartes et exposants Lyapunov

Dans cours

ME-467: Turbulence

This course provides an introduction to the physical phenomenon of turbulence, its probabilistic description and modeling approaches including RANS and LES. Students are equipped with the basic knowledge to tackle complex flow problems in science and engin ...

Description

Cette séance de cours couvre les cartes chaotiques, les points fixes, la stabilité linéaire et les exposants de Lyapunov dans des systèmes dynamiques discrets. Il explore la transition vers le chaos, les dimensions fractales, et la carte de chat d'Arnold en 2D. L'importance des exposants de Lyapunov dans la détermination du chaos est soulignée.

Enseignant·e

Tobias Schneider

Tobias Schneider is an assistant professor in the School of Engineering at EPFL, the Swiss Federal Institute of Technology Lausanne. He received his doctoral degree in theoretical physics in 2007 from the University of Marburg in Germany working on the transition to turbulence in pipe flow. He then joined Harvard University as a postdoctoral fellow. In 2012 Tobias Schneider returned to Europe to establish an independent Max-Planck research group at the Max-Planck Institute for Dynamics and Self-Organization in Goettingen. Since 2014, he is working at EPFL, where he teaches fluid mechanics and heads the 'Emergent Complexity in Physical Systems' laboratory. Tobias Schneider's research is focused on nonlinear mechanics with specific emphasis on spatial turbulent-laminar patterns in fluid flows transitioning to turbulence. His lab combines dynamical systems and pattern-formation theory with large-scale computer simulations. Together with his team, Schneider develops computational tools and continuation methods for studying the bifurcation structure of nonlinear differential equations such as those describing the flow of a fluid. These tools are published as open-source software at channelflow.ch. Publications: Google Scholar

Source officielle

Proximité ontologique

Systems science and engineering

Théorie générale des systèmes: Théorie du chaos

Concepts associés (32)

Stabilité de Liapounov

En mathématiques et en automatique, la notion de stabilité de Liapounov (ou, plus correctement, de stabilité au sens de Liapounov) apparaît dans l'étude des systèmes dynamiques. De manière générale, la notion de stabilité joue également un rôle en mécanique, dans les modèles économiques, les algorithmes numériques, la mécanique quantique, la physique nucléaire Un exemple typique de système stable au sens de Liapounov est celui constitué d'une bille roulant sans frottement au fond d'une coupelle ayant la forme d'une demi-sphère creuse : après avoir été écartée de sa position d'équilibre (qui est le fond de la coupelle), la bille oscille autour de cette position, sans s'éloigner davantage : la composante tangentielle de la force de gravité ramène constamment la bille vers sa position d'équilibre.

Théorie du chaos

La théorie du chaos est une théorie scientifique rattachée aux mathématiques et à la physique qui étudie le comportement des systèmes dynamiques sensibles aux conditions initiales, un phénomène généralement illustré par l'effet papillon. Dans de nombreux systèmes dynamiques, des modifications infimes des conditions initiales entraînent des évolutions rapidement divergentes, rendant toute prédiction impossible à long terme.

Théorie de la stabilité

En mathématiques, la théorie de la stabilité traite la stabilité des solutions d'équations différentielles et des trajectoires des systèmes dynamiques sous des petites perturbations des conditions initiales. L'équation de la chaleur, par exemple, est une équation aux dérivées partielles stable parce que des petites perturbations des conditions initiales conduisent à des faibles variations de la température à un temps ultérieur en raison du principe du maximum.

Ergodicity

In mathematics, ergodicity expresses the idea that a point of a moving system, either a dynamical system or a stochastic process, will eventually visit all parts of the space that the system moves in, in a uniform and random sense. This implies that the average behavior of the system can be deduced from the trajectory of a "typical" point. Equivalently, a sufficiently large collection of random samples from a process can represent the average statistical properties of the entire process.

Attracteur de Hénon

L'attracteur de Hénon est un système dynamique à temps discret. C'est l'un des systèmes dynamiques ayant un comportement chaotique les plus étudiés. L'attracteur de Hénon prend tout point du plan (x, y) et lui associe le nouveau point : Il dépend de deux paramètres, a et b, qui ont pour valeurs canoniques : a = 1,4 et b = 0,3. Pour ces valeurs, l'attracteur de Hénon est chaotique. Pour d'autres valeurs de a et b, il peut être chaotique, intermittent ou converger vers une orbite périodique.

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Théorie du chaos: Systèmes dynamiques discrets

Explore la théorie du chaos grâce à des systèmes dynamiques discrets et à la carte des chats d'Arnold.

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Déplacez-vous dans la théorie du chaos, explorant les systèmes chaotiques, la sensibilité aux conditions initiales et la dynamique du double pendule.

Théorie du chaos : carte logistique et orbites périodiques

Explore la théorie du chaos, en se concentrant sur la carte logistique, les orbites périodiques et les conditions de stabilité.

Théorie du chaos : cartes chaotiques et cartes logistiques

Explore les cartes chaotiques, les points fixes, les orbites périodiques et le chaos intermittent.

Fractales et théorie du chaos

Explore des cartes chaotiques, des dimensions fractales et d'étranges attracteurs dans des systèmes dynamiques.

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