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Chaos / Nonlinear Dynamics

ローレンツアトラクター シミュレーター

バタフライ効果の源泉。σ・ρ・βパラメータを操作してカオス的挙動を体験。初期値のわずかな差が全く異なる軌跡を生む初期値鋭敏性をRK4数値積分でリアルタイム可視化。

パラメータ設定
σ(シグマ・プラントル数) 10.00
ρ(ロー・レイリー数比) 28.00
β(ベータ・形状パラメータ) 2.67
軌跡の長さ 2000 pt
速度倍率
初期値に微小差を持つ3軌跡で初期値鋭敏性を比較
再生コントロール
t = 0.00 s
軌跡の保存・比較
点击画布して第2軌跡を追加(バタフライ効果のデモ)。近傍の初期値からの軌跡が急速に発散する様子を観察できます。
現在位置 (x, z)
≈ 0.906
リアプノフ指数(最大)
0.00 s
経過時間

ローレンツ方程式

大気対流を記述する3次元非線形自律系:

$$\frac{dx}{dt} = \sigma(y - x)$$ $$\frac{dy}{dt} = x(\rho - z) - y$$ $$\frac{dz}{dt} = xy - \beta z$$

σ(プラントル数): 粘性 / 熱拡散比 ρ(レイリー数比): 加熱強度 β: 流体層形状比

標準パラメータ: $\sigma=10,\;\rho=28,\;\beta=8/3\approx2.667$ でカオス発生。

数値積分:RK4、$\Delta t = 0.005\,\text{s}$ | 最大リアプノフ指数 $\lambda_1 \approx 0.906$

CAE应用: 乱流・熱対流の数値シミュレーション(CFD)での決定論的カオス / 非線形構造振動における奇妙なアトラクターと動的不安定性 / 気象・流体の長期予測限界(ホライズン問題)の理解。カオスの存在はFEM/CFDモデルの予測精度の本質的限界を示す。

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