Sistema Dinamico Variabili di stato x1 (t) x2(t) … xn (t) Problema: dato lo stato del sistema in un dato istante, t0 , quale sarà il suo stato futuro e da quali stati precedenti proviene? Operatore di evoluzione xi (t ) Gt; x1 (t0 ),..., xn (t0 ) Leggi locali di evoluzione Tempo continuo tR : equazioni differenziali dxi (t ) f i x1 (t ), x2 (t ),..., xn (t ) dt i 1,..., n Tempo discreto tN: equazioni alle differenze (mappe iterate, induttive) xi (t 1) f i x1 (t ), x2 (t ),..., xn (t ) i 1,...n Newton: The fundamental Anagram of Calculus Dalla seconda lettera di Newton a Leibniz (1667): “The foundations of these operations is evident enough, in fact; but because I cannot proceed with the explanation of it now, I have preferred to conceal it thus: 6accdae13eff7i3l9n4o4qrr4s8t12ux. Un piccolo esercizio di crittografia: “Data aequatione quotcunque fluentes quantitae involvente fluxiones invenire et vice versa” Data un’equazione che contiene un numero qualunque di “quantità fluenti” [derivate] trovare le “flussioni” [primitive], e viceversa. Linguaggio geometrico 0 1 x2(t) x(t) 1 0 0 4 variabili di stato... x3 x1 x2 1 x1(t) n variabili di stato... Legge di crescita di una popolazione. Siano n>0 e m>0 i tassi specifici di natalità e mortalità. dx Legge di evoluzione: nx mx (n m) x rx dt x r x tasso di crescita netto per unità di popolazione dx rx dt Equazione differenziale primo ordine lineare con x(t0) = xo cond. iniziale dx rx con x(t0 ) x0 dt x (t ) t dx dx rdt xx x rdtt 0 0 ln( x) x (t ) x0 rt t t0 ln x(t ) ln x0 r (t t0 ) Soluzione x(t ) x0 e r ( t t0 ) Legge esponenziale x(t ) ln r (t t0 ) x0 x(t ) e r ( t t 0 ) x0 50 x(t) = x(0)ert r = 0.5 50 r = 0.5 40 x(0)=1 1 -1 t x(0)=40 10 0 t x(0)= -1 x(0)= -40 - 40 dx = rx dt r > 0 . 0 . 0 r < 0 10 dx Immigrazione costante rx b dt dx b * 0 per x x Unico equilibrio dt r Siano r < 0 e b > 0. b Allora x*>0 e rx+b > 0 per x < x* Quindi esiste un unico equilibrio positivo e stabile -b/r Esercizio: studiare cosa succede cambiando segno a r e/o b Per gli appassionati dei metodi analitici dx rx b con x(t0 ) x0 Cambio di variabile: X = x+b/r dt b r ( t t0 ) dX b Soluzione: X (t ) x0 e rX con X (t0 ) x0 r dt r b r ( t t0 ) b x(t ) x0 e Nella variabile originaria: r r Crescita logistica di una popolazione Nuova ipotesi: mortalità = m + sx da dx ( n m) x dt Si passa a: dx (r sx ) x dt Secondo membro dell’equazione di evoluzione dx/dt (una parabola) (rsx)x 0 per 0 x r/s Se proprio si vuole integrare… dx dt (r sx ) x … 0 x r/s x x(0) Soluzione: r/s rt rx0e x(t ) rt r sx0 e 1 x(0) t Troppi no…ma in branco si sta meglio e ci si difende dai predatori dx f ( x) xg( x) dt dx/dt 0 q* k* x Bistabilità, bacini di attrazione dx f ( x) xg( x) qEx dt Sfruttamento della pesca dx/dt 0 q* x k* k* Controllo della pesca e profitti: Profitto = p(qEx) A Pesca sostenibile (lungo periodo) 0 q* B Irreversibilità ! qE Dinamica del prezzo di un prodotto: dipende da domanda e offerta p k[ D( p) S ( p)] f ( p) Consumatori snob Tipico esempio di bistabilità: due equilibri stabili con uno instabile intermedio che fa da spartiacque (separatore dei bacini di attrazione) E’ cruciale il prezzo di partenza Algoritmo dello studio qualitativo (o topologico) di un sistema dinamico a tempo continuo unidimensionale x f (x) 1) Si cercano i punti si equilibrio cercando gli zeri di f(x), cioè risolvendo l’equazione f(x)=0 2) In ogni punto di equilibrio x* si calcola la derivata f’(x*). Se f’(x*)<0 allora il punto di equilibrio è stabile (tangente a pendenza negativa, vedi approx. lineare) Se f’(x*)>0 allora il punto di equilibrio è instabile (tangente a pendenza positiva, vedi ancora approx. lineare) Se f’(x*)=0 l’approx. lineare non ci dà informazioni Esempio: la parabola della crescita logistica x f ( x) x(r sx ) dx/dt f(x) = 0 per q*=0 e x*= r/s f’(x) = r2sx f’(0) = r f’(r/s) = r 0 r/s x In generale, dal polinomio di Taylor: Anche per la velocità di convergenza (ma solo in un intorno) Tr = 1/l Approx lineare in un intorno del punto fisso Se in un punto di equilibrio x* di un sistema dinamico x = f(x) si ha f’(x*) = 0 nulla si può concludere sulla sua stabilità. Si tratta di una situazione di instabilità strutturale e una piccola (anche minima) variazione di un parametro può cambiare la classificazione qualitativa del diagramma di fase. . In tutti questi casi, ad esempio. Abbiamo x* = 0 e f’(0) = 0. Un sistema dinamico è strutturalmente stabile se una piccola modifica nella struttura della equazione di evouzione (es, la modifica del valore di un parametro) non comporta un cambiamento qualitativo dello scenario dinamico Proprietà generali L’insieme aperto di tutti i punti xM tali che gt(x)A per t è detto bacino di attrazione di A