“鞍结点分岔”的版本间的差异

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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。
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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。鞍结点分岔常作为一种局部分岔(Local Bifurcation)出现。
  
 
=标准型和性质=
 
=标准型和性质=
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鞍结点分岔的标准型如下
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对于一维动力系统,鞍结点分岔的最简微分方程形式(标准型)如下
 
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其中<math>x</math>是状态变量,<math>r</math>为分岔参数。
 
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)。
 
==稳定性分析==
 
==稳定性分析==

2026年1月20日 (二) 10:51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。鞍结点分岔常作为一种局部分岔(Local Bifurcation)出现。

标准型和性质

对于一维动力系统,鞍结点分岔的最简微分方程形式(标准型)如下

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

 

 

 

 

(1)

其中[math]\displaystyle{ x }[/math]是状态变量,[math]\displaystyle{ r }[/math]为分岔参数。 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]。当[math]\displaystyle{ r\gt 0 }[/math]时,[math]\displaystyle{ x^*=\sqrt{r} }[/math],有[math]\displaystyle{ f'(x^*)\lt 0 }[/math],是稳定不动点;[math]\displaystyle{ x^*=-\sqrt{r} }[/math],有[math]\displaystyle{ f'(x^*)\gt 0 }[/math],是不稳定不动点。[math]\displaystyle{ r\gt 0 }[/math]为分岔点,有[math]\displaystyle{ f'(x^*)=0 }[/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)

可以看作是一阶参数与二阶自变量的线性组合。

推导过程

将[math]\displaystyle{ f }[/math]视为关于[math]\displaystyle{ x }[/math]与[math]\displaystyle{ r }[/math]的函数[math]\displaystyle{ f(x,r) }[/math],对[math]\displaystyle{ x }[/math],[math]\displaystyle{ r }[/math]在[math]\displaystyle{ x^* }[/math]与[math]\displaystyle{ r_c }[/math]处分别进行泰勒展开得到(其中[math]\displaystyle{ r_c }[/math]是一个稳定不动点时的[math]\displaystyle{ r }[/math]值)

[math]\displaystyle{ \dot{x} = f(x,r) =f\left(x^{*}, r_{c}\right)+\left.\left(x-x^{*}\right) \frac{\partial f}{\partial x}\right|_{\left(x^{*} ; r_{c}\right)}+\left.\left(r-r_{c}\right) \frac{\partial f}{\partial r}\right|_{\left(x ; r_{c}\right)}+\left.\frac{1}{2}\left(x-x^{*}\right)^{2} \frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}}\right|_{\left(x ; r_{c}\right)}+\cdots }[/math]

 

 

 

 

(1)

案例

二维系统(以上)

参考文献