“鞍结点分岔”的版本间的差异

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其关键性质在于,随着系统参数<math>r</math>的改变,相空间中原本存在的两个不动点(一个稳定,一个不稳定)相互靠近、碰撞并最终相互抵消而消失,导致系统原本的稳定状态不复存在。也可反过来看待,原本状态不稳定的系统因系统参数<math>r</math>的改变,使其先出现了一个半稳定不动点,最终出现了两个不动点(一个稳定,一个不稳定)。
 
其关键性质在于,随着系统参数<math>r</math>的改变,相空间中原本存在的两个不动点(一个稳定,一个不稳定)相互靠近、碰撞并最终相互抵消而消失,导致系统原本的稳定状态不复存在。也可反过来看待,原本状态不稳定的系统因系统参数<math>r</math>的改变,使其先出现了一个半稳定不动点,最终出现了两个不动点(一个稳定,一个不稳定)。
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==稳定性分析==
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以<math display="block">
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\dot{x} = r - x^2,
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</math>
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为例
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===不动点判断===
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令<math>f(x)=r-x^2</math>,有不动点<math>x^*=\pm \sqrt{r}</math>。当<math>r<0</math>时,没有不动点;当<math>r=0</math>时,有一个不动点;当<math>r>0</math>时,有两个不动点。
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===不动点稳定性分析===
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<math>f'(x^*)=-2x^*</math>
  
 
==相图与分岔图==
 
==相图与分岔图==

2026年1月19日 (一) 10:56的版本

鞍结点分岔(Saddle-Node Bifurcation),又称折叠分岔(Fold Bifurcation)、切线分岔(Tangent Bifurcation)或蓝天分岔(Blue Sky Bifurcation),是非线性系统中最常见的不稳定性机制之一。在更复杂的动力系统中,鞍结点分岔也常作为局部分岔(Local Bifurcation)出现。

标准型和性质

鞍结点分岔的标准型如下

[math]\displaystyle{ \dot{x} = r \pm x^2, }[/math]

 

 

 

 

(1)

其关键性质在于,随着系统参数[math]\displaystyle{ r }[/math]的改变,相空间中原本存在的两个不动点(一个稳定,一个不稳定)相互靠近、碰撞并最终相互抵消而消失,导致系统原本的稳定状态不复存在。也可反过来看待,原本状态不稳定的系统因系统参数[math]\displaystyle{ r }[/math]的改变,使其先出现了一个半稳定不动点,最终出现了两个不动点(一个稳定,一个不稳定)。

稳定性分析

以[math]\displaystyle{ \dot{x} = r - x^2, }[/math] 为例

不动点判断

令[math]\displaystyle{ f(x)=r-x^2 }[/math],有不动点[math]\displaystyle{ x^*=\pm \sqrt{r} }[/math]。当[math]\displaystyle{ r\lt 0 }[/math]时,没有不动点;当[math]\displaystyle{ r=0 }[/math]时,有一个不动点;当[math]\displaystyle{ r\gt 0 }[/math]时,有两个不动点。

不动点稳定性分析

[math]\displaystyle{ f'(x^*)=-2x^* }[/math]

相图与分岔图

对于[math]\displaystyle{ \dot{x} = r + x^2, }[/math] 的分岔图如下,展示了系统参数[math]\displaystyle{ r }[/math]在不同取值下的不动点的分布情况。

Saddle-Node Bifurcation Diagram 01.png

相图如下,展示了系统参数[math]\displaystyle{ r }[/math]在不同取值下的鞍结点分岔的三种不同状态。

Phase Portrait for Saddle-Node Bifurcation 1.png

对于[math]\displaystyle{ \dot{x} = r - x^2, }[/math]的分岔图如下,展示了系统参数[math]\displaystyle{ r }[/math]在不同取值下的不动点的分布情况。

Saddle-Node Bifurcation Diagram 02.png

相图如下,展示了系统参数[math]\displaystyle{ r }[/math]在不同取值下的鞍结点分岔的三种不同状态。

Phase Portrait for Saddle-Node Bifurcation 2.png

推广形式

[math]\displaystyle{ \dot{x} = a(r-r_c)+b(x-x^*)^2 }[/math]

 

 

 

 

(1)


案例

二维系统(以上)

参考文献