|
8
FEVEREIRO 2002
10:00-11:00
Auditório da Reitoria
|
RESUMO
Entendemos por
sistema dinâmico qualquer processo que evolua com o
tempo. Como exemplos, podemos citar o clima (a atmosfera terrestre,
com as suas temperaturas, pressões e humidades), a evolução
de uma população num determinado ecossistema, ou ainda
a variação das cotações das acções
numa bolsa de valores. Em termos matemáticos, é possível
modelar muitos desses sistemas apresentando um conjunto X (espaço
de fases) e uma transformação f : X --> X que fornece
a lei de evolução do
sistema: de um estado x_0 em X o sistema passa ao estado x_1 = f(x_0),
que posteriormente passa ao estado x_2 = f(x_1), e assim sucessivamente.
A sucessão (x_n)_{n => 0} é designada a órbita
de x_0. Um dos principais objectivos da teoria dos sistemas dinâmicos
consiste em tentar descrever o comportamento das órbitas,
pelo menos em termos assimptóticos.
Mesmo sistemas
com leis de evolução muito simples podem apresentar
grande sensibilidade em relação às condições
iniciais, isto é, partindo de estados inicias x_0 e x'_0,
ainda que muito próximos, obteremos, em pouco tempo, padrões
completamente distintos para o comportamento das suas órbitas.
Tais sistemas são ditos caóticos. Apesar de,
em termos determinísticos, ser muito difícil descrever
o comportamento das órbitas de um sistema caótico,
em termos probabilísticos a situação pode ser
completamente diferente, obtendo-se, muitas vezes, resposta afirmativa
à seguinte questão:
-
|
Existe
alguma probabilidade P que meça a frequência
de visitas de órbitas (x_j)_{j => 0} a regiões
A em X?
Isto é,
lim_{n
--> +oo} # { 0 <= j <n : x_j em A} / n = P(A).
Uma medida
de probabilidade com esta propriedade é denominada
uma medida física do sistema.
|
Para efeitos
de aplicações da teoria, reveste-se de grande importância
o estudo da estabilidade das propriedades estatísticas de
um sistema por pequenas perturbações: do estado x_0
o sistema passa a um estado x_1^eps eps-próximo (a uma distância
menor do que eps) de f(x_0), passando de seguida a um estado x_2^eps
eps-próximo de f(x_1^eps), e assim sucessivamente. Uma sucessão
(x_j^eps)_{j => 0} tal que x_{j+1}^eps está eps-próximo
de f(x_j^eps) é designada uma <I>eps-pseudo-órbita</I>.
As questões abaixo aparecem naturalmente.
-
|
Existe,
para eps > 0 pequeno, alguma probabilidade P_eps que meça
a frequência de visitas de eps-pseudo-órbitas
a regiões A em X?
Isto é,
lim_{n
--> +oo} # { 0 <= j <n : x_j^eps em A} / n = P_eps(A).
|
-
|
Estará
P_eps próxima de P (medida física do sistema)
para eps > 0 pequeno?
|
Em caso de obtermos
resposta afirmativa a ambas as questões acima, dizemos que
o sistema é estocasticamente estável.
Nesta palestra
apresentaremos alguns resultados recentes obtidos conjuntamente
com V. Araújo (Univ. Porto), C. Bonatti (Univ. Dijon) e M.
Viana (IMPA, Rio de Janeiro), mostrando que certas classes de sistemas
caóticos, não só apresentam medidas físicas
descrevendo o comportamento estatístico das suas órbitas,
como ainda são estocasticamente estáveis.
[1] J. F. Alves,
V. Araújo, Random perturbations of nonuniformly expanding
maps, a publicar em Astérisque.
[2] J. F. Alves,
C. Bonatti, M. Viana, SRB measures for partially hyperbolic systems
whose central direction is mostly expanding, Invent. Math. 140
(2000), 351-398.
|