MathLabs
定理証明済み

完全にカオス的なロジスティック写像のリアプノフ指数は ln 2 に等しい

内容

「r=4r=4」において、ロジスティック写像 xn+1=r xn(1−xn)x_{n+1} = r\,x_n(1-x_n) は、ルベーグ測度に関してほとんど全ての初期条件 x0∈(0,1)x_0\in(0,1) に対してリアプノフ指数 ln⁡2\ln 2 を持つ。

なぜ正しいのか?

r = 4 での写像は一見単純な倍加写像とはまったく異なって見えるが、巧妙な変数変換(滑らかな共役)によって、あらゆる点で引き伸ばし率が明らかに2である倍加写像そのものに変換される——変数変換によって生じる余分な歪みは、長時間にわたって平均するとゼロに帰着する。

証明の概略

ステップ1(共役)。x=sin⁡2(πy)x=\sin^2(\pi y) とおく。倍角の公式を用いると 4x(1−x)=4sin⁡2(πy)cos⁡2(πy)=sin⁡2(2πy)4x(1-x)=4\sin^2(\pi y)\cos^2(\pi y)=\sin^2(2\pi y)。倍加写像 T(y)=2y mod 1T(y)=2y \bmod 1 について y′=T(y)y' = T(y) とおくと、sin⁡2(πy′)=sin⁡2(2πy)\sin^2(\pi y') = \sin^2(2\pi y) は上の右辺とちょうど一致するので、h(y)=sin⁡2(πy)h(y)=\sin^2(\pi y) として f(h(y))=h(T(y))f(h(y)) = h(T(y)) が成り立つ:r = 4 におけるロジスティック写像は倍加写像と滑らかに共役である。

ステップ2(倍加写像のリアプノフ指数)。倍加写像は微分可能な箇所では至るところ T′(y)=2T'(y)=2 である区分線形写像なので、あらゆる軌道に沿って、任意の nn に対して 1n∑i=0n−1ln⁡∣T′(yi)∣=ln⁡2\tfrac1n\sum_{i=0}^{n-1}\ln|T'(y_i)| = \ln 2 がちょうど成り立つ——極限は自明に ln⁡2\ln 2 である。

ステップ3(共役を通して指数を運ぶ)。連鎖律により f(h(y))=h(T(y))f(h(y))=h(T(y)) を微分すると f′(h(y))h′(y)=h′(T(y))T′(y)f'(h(y))h'(y)=h'(T(y))T'(y)、すなわち x=h(y)x=h(y) において ln⁡∣f′(x)∣=ln⁡∣h′(T(y))∣+ln⁡∣T′(y)∣−ln⁡∣h′(y)∣\ln|f'(x)| = \ln|h'(T(y))| + \ln|T'(y)| - \ln|h'(y)| となる。この等式を軌道 y0,y1,…,yn−1y_0,y_1,\dots,y_{n-1} に沿って足し合わせ nn で割ると、中間の項がドミノ式に相殺し 1n∑i=0n−1ln⁡∣f′(xi)∣=ln⁡2+1n[ln⁡∣h′(yn)∣−ln⁡∣h′(y0)∣]\tfrac1n\sum_{i=0}^{n-1}\ln|f'(x_i)| = \ln2+\tfrac1n\big[\ln|h'(y_n)|-\ln|h'(y_0)|\big] となる。

ステップ4(境界項が消える)。h′(y)=πsin⁡(2πy)h'(y)=\pi\sin(2\pi y) は有界(その大きさは決して π\pi を超えない)なので、括弧内の項 ln⁡∣h′(yn)∣−ln⁡∣h′(y0)∣\ln|h'(y_n)|-\ln|h'(y_0)| は、h′h' の可算個の零点——ルベーグ測度ゼロの集合——を避けるあらゆる軌道について n→∞n\to\infty としても有界のままである。有界な量を nn で割ると 00 に収束するので、r = 4 におけるロジスティック写像のリアプノフ指数は、ほとんど全ての初期条件について ln⁡2\ln 2 に等しい。

この定理を使うトピック

ステップごとの証明

この定理のステップごとの証明はまだありません。

参考文献

  1. Steven H. Strogatz (2015). Nonlinear Dynamics and Chaos: With Applications to Physics, Biology, Chemistry, and Engineering
  2. Edward N. Lorenz (1963). Deterministic Nonperiodic Flow
  3. Robert M. May (1976). Simple mathematical models with very complicated dynamics
  4. Warwick Tucker (2002). A Rigorous ODE Solver and Smale's 14th Problem