Новости

11 октября, 2021 15:00

Ученые ВШЭ объяснили поведение хаотических систем

Исследователи Научно-учебной лаборатории моделирования и управления сложными системами ВШЭ предложили недостающую составляющую механизма самоорганизованной критичности, которая позволяет воспроизвести степенные закономерности, наблюдаемые в реальном мире. По мнению ученых, это приближает нас к пониманию того, как возникают землетрясения, распространяются лесные пожары, работают финансовые рынки и социальные сети. Результаты исследования опубликованы в журнале Scientific Reports. Исследование проведено при поддержке Российского научного фонда. 
Иллюстрация каскада обвалов песочной кучи. Источник: НИУ ВШЭ

Сложные системы окружают нас повсюду. Начиная от процессов на микроскопических расстояниях в человеческом мозге и заканчивая крупномасштабными потоками воды в Мировом океане, наука может описать состояние каждого отдельного куска системы, но гораздо сложнее описать ее поведение в целом. В сложных системах взаимодействие отдельных подструктур между собой оказывается настолько сложным, что система целиком приобретает совершенно новые и неожиданные свойства, не сводимые к свойствам отдельных частей.

Контролируя такие параметры, как температура или намагничивание, можно провести сложную систему через критическую точку — осуществить фазовый переход. При фазовом переходе принципиально меняются базовые свойства системы: например, вода переходит из жидкого состояния в пар, а металл плавится и превращается в жидкость. Собственно критическая точка характеризуется степенными закономерностями. Однако существуют различные примеры процессов и систем, которые характеризуются степенными законами, возникшими без какой-либо настройки: сейсмическая активность с разрушительными землетрясениями, нейронные и социальные сети, финансовые рынки, лесные пожары и др. 

В 1987 году ученые Бак, Танг и Визенфельд открыли явление самоорганизованной критичности, построив механизм, который объясняет, как система достигает критического состояния без настройки каких-либо параметров. Их модель, которую называют «кучей песка» (sandpile) или моделью БТВ, реализована на квадратной решетке, на которую падают песчинки. Как только создается локально большая куча песчинок, возникает лавина: песчинки заполняют «ямы» и выпадают из решетки при достижении края. При этом вне зависимости от порядка обвалов система приходит в одно и то же конечное состояние. На рисунке показана лавина, начинающаяся при появлении в клетке четырех песчинок, которые передаются в четыре соседние клетки — по одной каждому из соседей. Затем новые «четверки» распространяются по тому же правилу. На прилагаемом видео можно посмотреть эволюцию модели на решетке 16х16; чем темнее клетка, тем больше в ней песчинок. Открытие самоорганизованной критичности оказало огромное влияние на развитие целых областей статистической физики, биофизики, астрофизики, оптимизации и топологии.

Разумеется, можно предложить сколько угодно реализаций механизма БТВ. Однако среди широкого класса моделей удается достичь лишь малого количества степенных законов, возникающих в критическом состоянии. Эта удивительная устойчивость показателей степенных законов затрудняет применение моделей самоорганизованной критичности к реальным задачам.

В работе, опубликованной в журнале Scientific Reports, исследователям Научно-учебной лаборатории моделирования и управления сложными системами удалось предложить механизм, который позволяет изменять показатель степенных законов, в частности сделать его равным единице.

«Показатель, равный единице, давно привлекал внимание исследователей своей простотой, граничащей с изяществом. На него велась определенная охота, которая наконец завершилась. Предложенный механизм реализует фундаментальное свойство наблюдаемых систем — кластеризацию событий в пространстве и времени. Потому естественно думать, что он оказывается востребованным в приложениях, закладывая основу для будущих исследований», — комментирует один из соавторов работы, профессор факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Александр Шаповал.

23 апреля, 2024
Люди каменного века умели использовать окружающий ландшафт для своих целей
Ученые впервые подробно описали рельеф местности на момент обитания людей на стоянках Быки на терр...
22 апреля, 2024
Новая математическая функция поможет на 20% точнее классифицировать биомедицинские сигналы и диагностировать заболевания мозга
Энтропия сигнала — это показатель, который служит своеобразным отпечатком индивидуальности. Класси...