System where changes of output are not proportional to changes of input
数学 と 科学 において 、 非線形システム (または 非線形システム )は、 出力の変化が 入力の変化に 比例しない システムである。 [1] [2]非線形問題は、ほとんどのシステムが本質的に非線形であるため、 エンジニア 、 生物学者 、 [3] [4] [5] 物理学者 、 [6] [7] 数学 者、その他多くの 科学者 の関心事である 。 [8] 時間の経過に伴う変数の変化を記述する非線形 動的システムは、はるかに単純な 線形システム とは対照的に、混沌としていたり、予測不可能であったり、直感に反したりするように見えることがある 。
通常、非線形システムの挙動は数学では 非線形方程式系 によって記述されます。これは、未知数 ( 微分方程式 の場合は未知の関数) が 1 より高次の 多項式 の変数として、または 1 次多項式ではない 関数 の引数として現れる一連の同時方程式 です。言い換えると、非線形方程式系では、解くべき方程式は、 そこ に登場する未知の 変数 または 関数の 線形結合 として記述することはできません。既知の線形関数が方程式に現れるかどうかに関わらず、系は非線形として定義できます。特に、微分方程式は、 そこに現れる他の変数に関しては非線形であっても、未知の関数とその導関数に関して線形であれば
線形です。
非線形動的方程式は解くのが難しいため、非線形システムは一般に線形方程式で近似されます ( 線形化 )。 この方法は、ある程度の精度と入力値の範囲まではうまく機能しますが、 ソリトン 、 カオス [9] 、 特異点 などの興味深い現象 が線形化によって隠れてしまいます。 そのため、非線形システムの動的動作のいくつかの側面は、直感に反し、予測不可能で、さらにはカオス的に見えることがあります。 このようなカオス的な動作は ランダムな 動作に似ている場合がありますが、実際にはランダムではありません。 たとえば、天気のいくつかの側面はカオス的であり、システムの一部で単純な変化が起こると、システム全体に複雑な影響が生じます。 この非線形性は、現在の技術では正確な長期予報が不可能な理由の 1 つです。
一部の著者は、非線形システムの研究に「
非線形科学」 という用語を使用しています。この用語については異論もあります。
非線形科学のような用語を使用することは、動物学の大部分をゾウ以外の動物の研究であるとみなすようなものです。
意味
数学 において 、 線型写像 (または 線型関数 ) とは次の両方の特性を満たすものです。
f
(
x
)
{\displaystyle f(x)}
加法性または 重ね合わせの原理 :
f
(
x
+
y
)
=
f
(
x
)
+
f
(
y
)
;
{\displaystyle \textstyle f(x+y)=f(x)+f(y);}
均質性:
f
(
α
x
)
=
α
f
(
x
)
.
{\displaystyle \textstyle f(\alpha x)=\alpha f(x).}
加法性は任意の有理関数 α に対して同次性を意味し 、 連続関数 αに対しては 任意の実関数 α に対して同次性を意味します。 複素関数 α の場合 、同次性は加法性から導き出されません。例えば、 反線型写像 は加法性はありますが、同次ではありません。加法性と同次性の条件は、重ね合わせ原理においてしばしば組み合わされます。
f
(
α
x
+
β
y
)
=
α
f
(
x
)
+
β
f
(
y
)
{\displaystyle f(\alpha x+\beta y)=\alpha f(x)+\beta f(y)}
次のように書かれた方程式
f
(
x
)
=
C
{\displaystyle f(x)=C}
は、(上で定義したように)線型写像である 場合には 線型、そうでない場合には 非線型 と呼ばれます。この方程式は、 が 同次関数 である 場合には 同次と 呼ばれます 。
f
(
x
)
{\displaystyle f(x)}
C
=
0
{\displaystyle C=0}
f
(
x
)
{\displaystyle f(x)}
の定義 は非常に一般的であり、 は 任意の数学的オブジェクト(数値、ベクトル、関数など)にすることができ、関数 は 文字通り任意の 写像にすることができ、これには関連する制約( 境界値 など )を伴う積分や微分も含まれます。 が について 微分 を含む場合 、結果は 微分方程式 となります。
f
(
x
)
=
C
{\displaystyle f(x)=C}
x
{\displaystyle x}
f
(
x
)
{\displaystyle f(x)}
f
(
x
)
{\displaystyle f(x)}
x
{\displaystyle x}
非線形方程式系
非線形方程式系は、複数の変数を持つ方程式の集合で構成され、そのうちの少なくとも 1 つは 線形方程式で はありません。
形式の単一方程式に対しては 、多くの手法が考案されています。 「根を求めるアルゴリズム」を参照してください。f が 多項式 の場合 、次のような多項式方程式が存在します。 一般 的
な 根を求めるアルゴリズムは多項式の根に適用されますが、一般的にすべての根が求まるわけではなく、根が見つからない場合でも、根が存在しないことを意味するわけではありません。多項式に特有の手法では、すべての根または 実 根を求めることができます。 「実根分離」 を参照してください。
f
(
x
)
=
0
,
{\displaystyle f(x)=0,}
x
2
+
x
−
1
=
0.
{\displaystyle x^{2}+x-1=0.}
多項式方程式系を 解くこと、つまり複数の変数を持つ複数の多項式の集合の共通零点を見つけることは難しい問題であり、 グレブナー基底 アルゴリズムなどの精巧なアルゴリズムが設計されてきた 。 [11]
微分可能な関数を 零点に等しくすることで形成される連立方程式の一般的なケースでは 、 ニュートン法 とその変種が主な手法です。これらの方法は一般に解を与えることはできますが、解の個数に関する情報は提供しません。
非線形再帰関係
非線形 回帰関係は、ある 数列 の連続する項を、 先行する項の非線形関数として定義する。非線形回帰関係の例としては、 ロジスティック写像や、様々な ホフスタッター数列 を定義する関係などが 挙げられる。広範な非線形回帰関係を表現する非線形離散モデルには、NARMAX(外生入力による非線形自己回帰移動平均)モデルや、関連する 非線形システム同定 ・解析手順などがある。 [12] これらのアプローチは、時間、周波数、時空間領域における広範な複雑な非線形挙動を研究するために用いることができる。
非線形微分方程式
微分 方程式 系 は、 線形方程式系 でない場合、非線形であると言われます 。非線形微分方程式を含む問題は非常に多様であり、解法や解析法は問題によって異なります。非線形微分方程式の例としては、 流体力学における ナビエ・ストークス方程式や生物学における ロトカ・ヴォルテラ方程式 などが挙げられます。
非線形問題における最大の難しさの一つは、既知の解を組み合わせて新しい解を作ることが一般的に不可能であることです。例えば線形問題では、 線形独立な 解の族を用いて、 重ね合わせの原理によって一般解を構築することができます。その良い例として、 ディリクレ境界条件 を持つ1次元熱輸送が挙げられます 。この解は、異なる周波数の正弦波の時間依存線形結合として表すことができます。これにより、解は非常に柔軟になります。非線形方程式には非常に具体的な解が複数見つかることがよくありますが、重ね合わせの原理がないため、新しい解を構築することはできません。
常微分方程式
1階常 微分方程式は、特に自律方程式の場合、 変数分離 によって厳密に解けることが多い 。例えば、非線形方程式
d
u
d
x
=
−
u
2
{\displaystyle {\frac {du}{dx}}=-u^{2}}
は一般解として(そしてCが 無限大に近づくときの一般解の極限に対応する 特殊解としても) 持つ 。この方程式は非線形であり、次のように書ける。
u
=
1
x
+
C
{\displaystyle u={\frac {1}{x+C}}}
u
=
0
,
{\displaystyle u=0,}
d
u
d
x
+
u
2
=
0
{\displaystyle {\frac {du}{dx}}+u^{2}=0}
方程式の左辺は と その導関数の線形関数ではありません。 項を に置き換えると 、問題は線形関数( 指数関数的減少 問題)になることに注意してください。
u
{\displaystyle u}
u
2
{\displaystyle u^{2}}
u
{\displaystyle u}
2 次以上の常微分方程式 (より一般的には、非線形方程式のシステム)では、暗黙的な解や 非基本積分 を含む解は見られますが、 閉じた形式の 解が得られることはめったにありません。
非線形常微分方程式の定性分析によく使われる手法には以下のものがあります。
偏微分方程式
非線形偏微分方程式 を研究する最も一般的な基本的なアプローチは 、変数を変更(あるいは問題を変換)して、結果として得られる問題をより単純化(線形化も可能)することです。場合によっては、 変数分離法 で見られるように、方程式を1つまたは複数 の常微分方程式 に変換することがあります。これは、結果として得られる常微分方程式が解けるかどうかに関わらず、常に有用です。
流体力学や熱力学でよく用いられる、もう1つの一般的な(ただし数学的ではない)手法は、 スケール解析 を用いて、特定の 境界値問題 における一般的な自然方程式を簡略化することです。例えば、(非常に)非線形な ナビエ・ストークス方程式は、 円管内の過渡的、層流、一次元流れの場合、1つの線形偏微分方程式に簡略化できます。スケール解析は、流れが層流かつ一次元となる条件を与え、簡略化された方程式も導き出します。
その他の方法としては、 特性 を調べたり、常微分方程式に上記で概説した方法を使用したりすることが挙げられます。
振り子
振り子のイラスト
振り子の線形化
古典的で広く研究されている非線形問題の一つに、重力 の影響下にある摩擦のない 振り子 の力学がある 。 ラグランジュ力学 を用いると、振り子の運動は 無次元 非線形方程式
で記述できる ことが示される [14]。
d
2
θ
d
t
2
+
sin
(
θ
)
=
0
{\displaystyle {\frac {d^{2}\theta }{dt^{2}}}+\sin(\theta )=0}
ここで、重力は「下向き」を向いており、 右図に示すように、振り子が静止位置に対してなす角度である。この方程式を「解く」一つの方法は、 積分因子 としてを用いることで 、最終的には
θ
{\displaystyle \theta }
d
θ
/
d
t
{\displaystyle d\theta /dt}
∫
d
θ
C
0
+
2
cos
(
θ
)
=
t
+
C
1
{\displaystyle \int {\frac {d\theta }{\sqrt {C_{0}+2\cos(\theta )}}}=t+C_{1}}
これは楕円積分 を含む暗黙的な解である。この「解」は、解の性質の大部分が 非基本積分 ( でない限り非基本積分) に隠されているため、一般的にはあまり利用されない 。
C
0
=
2
{\displaystyle C_{0}=2}
この問題へのもう一つのアプローチは、様々な関心点における非線形性(この場合は正弦関数の項)を テイラー展開 によって線形化することである。例えば、 小角近似と呼ばれる における線形化は、
θ
=
0
{\displaystyle \theta =0}
d
2
θ
d
t
2
+
θ
=
0
{\displaystyle {\frac {d^{2}\theta }{dt^{2}}}+\theta =0}
となるため、 の場合に成り立つ 。これは 単振動子 であり、振り子の軌道の底部付近での振動に対応する。もう一つの線形化は においてであり 、振り子が真上に伸びている状態に対応する。
sin
(
θ
)
≈
θ
{\displaystyle \sin(\theta )\approx \theta }
θ
≈
0
{\displaystyle \theta \approx 0}
θ
=
π
{\displaystyle \theta =\pi }
d
2
θ
d
t
2
+
π
−
θ
=
0
{\displaystyle {\frac {d^{2}\theta }{dt^{2}}}+\pi -\theta =0}
の 場合、 となるため 、この問題の解は双曲 正弦曲線 を含みます。小角近似とは異なり、この近似は不安定であり、 は 通常は無限に大きくなりますが、有界解も考えられます。これは振り子を垂直に立ててバランスをとるのが難しいことに相当し、文字通り不安定な状態です。
sin
(
θ
)
≈
π
−
θ
{\displaystyle \sin(\theta )\approx \pi -\theta }
θ
≈
π
{\displaystyle \theta \approx \pi }
|
θ
|
{\displaystyle |\theta |}
もう 1 つの興味深い線形化は の周りで可能であり 、その周りでは です 。
θ
=
π
/
2
{\displaystyle \theta =\pi /2}
sin
(
θ
)
≈
1
{\displaystyle \sin(\theta )\approx 1}
d
2
θ
d
t
2
+
1
=
0.
{\displaystyle {\frac {d^{2}\theta }{dt^{2}}}+1=0.}
これは自由落下問題に対応します。右図に示すように、このような線形化を組み合わせることで、振り子の力学に関する非常に有用な定性的な図が得られます。他の手法を用いて、(正確な) 位相図 やおおよその周期を求めることもできます。
非線形動的動作の種類
振幅の消滅 - システム内に存在する振動が、他のシステムとの何らかの相互作用、または同じシステムからのフィードバックによって停止する。
カオス - システムの値は将来まで無期限に予測することはできず、変動は 非周期的である
多重安定性 – 2つ以上の安定状態の存在
ソリトン – 自己増強孤立波
リミットサイクル – 不安定化した固定点が引き寄せられる漸近的な周期軌道。
自己振動 – 開放型の散逸物理システムで発生するフィードバック振動。
非線形方程式の例
参照
参考文献
^ 「線形システムと非線形システムの説明」 MITニュース。 2018年6月30日 閲覧 。
^ 「非線形システム、応用数学 - バーミンガム大学」 www.birmingham.ac.uk . 2018年6月30日 閲覧 。
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^ Campbell, David K. (2004年11月25日). 「非線形物理学:新たな息吹」. Nature . 432 (7016): 455– 456. Bibcode :2004Natur.432..455C. doi :10.1038/432455a. ISSN 0028-0836. PMID 15565139. S2CID 4403332.
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^ デイヴィッド・トン:古典力学の講義
さらに読む
外部リンク
指揮統制研究プログラム(CCRP)
ニューイングランド複雑系研究所:複雑系の概念
MIT OpenCourseWare の非線形力学 I: カオス
非線形モデルライブラリ – ( MATLAB 内) 物理システムのデータベース
ロスアラモス国立研究所非線形研究センター