[PDF] DYNAMIQUE DES BILLARDS 25 mai 2004 tique” sur

View - Download DYNAMIQUE DES BILLARDS

Previous PDF

Next PDF

DYNAMIQUE DES BILLARDS

Yves Colin de Verdi`ere?

May 25, 2004

Institut Fourier (Grenoble),www-fourier.ujf-grenoble.fr/˜ ycolver/ 1 •Chaos mol´eculaire et chaos dynamique •Un paradigme : la boule de billard •Aspects d´eterministes : instabilit´e dynamique et exposants de Liapounov•Aspects probabilistes : les it´er´es successifs d"un point comme une suite al´eatoire et la dynamique comme un g´en´erateur de nombres al´eatoires2 La dynamique d"uneboule de billard ponctuelle(r´eflexion "op- tique" sur le bord et trajectoires rectilignes `a l"int´erieur) d´epend fortement de la forme du bord et de la courbure de l"int´erieur. On peut r´esoudre exactement ce probl`eme dans de rares cas (billards rectangulaires, billards circulaires ou elliptiques). Les dynamiques possibles vont de la dynamique la plus r´eguli`ere ("int´egrabilit´e") `a des dynamiques tr`es instables ("chaos"). Une grande partie du cours sera consacr´ee `a l"´etude d"exemples. Les exemples "chaotiques" les plus simples, qui remontent `a Hadamard, sont desbillards `a courbure n´egative. De ces exem- ples, je ferai ´emerger une classification assez grossi`ere des dy- namiques possibles et quelques d´efinitions g´en´erales :ergodicit´e,

m´elange, hyperbolicit´e, exposants de Liapounov, corr´elations.La classe plus vaste dessyst`emes hamiltoniensg´en´eraux sera

´evoqu´ee.3

Pr´erequis :les math´ematiques utilis´ees dans mes expos´es seront assez ´el´ementaires. La notion la plus complexe utilis´ee sera celle demesure de probabilit´e. Les arguments seront souvent de na- tureg´eom´etrique. Une grande partie de l"expos´e devrait ˆetre ac- cessible avec relativement peu de connaissance en math´ematiques, en tout cas moins que ce qui est demand´e dans une maitrise de maths ou de physique ou un diplˆome d"ing´enieur.4

R´ef´erences :

•Un expos´e introductif est l"article suivant : M. Berger, Pour la Science 173 (1992), pp 36-42.•Des expos´es plus avanc´es sont les livres : -S. Tabachnikov : Billiards (Soci´et´e Math´ematique de France, Panoramas et synth`eses 1995)-I. Cornfeld, S. Fomin et Y. Sina¨ı : Ergodic theory (Springer,

1982).-N. Chernov et R. Markarian : introduction to the Ergodic

Theory of Chaotic Billiards (monografias del IMCA)5 -V. Kozlov et D. Treshchev : Biliards (Transl. of Math. Mon, AMS)•D"autres r´ef´erences et ´eventuellement un texte r´edig´e seront accessibles sur ma page web : www-fourier.ujf-grenoble.fr/˜ycolver/

1.D´efinitions : billards, espace des phases, billard associ´e au

pb de 2 particules dans un intervalle.2.Exemples calculables : rectangles, cercles, ellipses (g´eom´etrie)

3.Billards dispersifs (Sina¨ı)

4.Billards convexes

5.Orbites p´eriodiques

6.Decription probabiliste : mesure invariante (Buffon, Crofton)

6

7.Ergodicit´e, mixing, corr´elations

8.Le rˆole des o.p. dans la quantification.

1er EXPOS

´EASPECTS D

´ETERMINISTES7

L"HYPOTH

`ESE

ERGODIQUE

Boltzmann propose de remplacer dans les

calculs les moyennes temporelles sur les trajectoires (inconnues, complexes) par des moyennes spatiales. La possibilit´e de le faire est ce qu"on appellel"hypoth`ese ergodique.

En gros, cette hypoth`ese dit que les trajec-

toires explorent de fa¸con uniforme l"espace des phases. Un syst`eme dynamique qui a cette propri´et´e est aujourd"hui ditergodique.8

Le retour de

Poincar´e

Consid´erons un r´ecipient s´epar´e en 2 compar- timents communiquant par un orifice. Sup- posons qu"un gaz de mol´ecule soit initiale- ment situ´e enti`erement dans l"un des compar- timents. Par diffusion, le gaz va se r´epartir dans la totalit´e du r´ecipient.9 Le th´eor`eme du retour de Poincar´e pr´evoit qu"il va revenir se localiser enti`erement dans cette moiti´e. Ce `a quoi personne ne croit vraiment ! En fait le temps moyen de retour (la fraction du temps pass´e avec une configuration o`u toutes les particules sont du mˆeme cˆot´e) est de l"ordre de l"inverse de 12

No`uNest

le nombre de particules !10

Le mod`ele du billard

Le mod`ele du billard est un mod`ele simplifi´e de la situation pr´ec´edente o`u il n"y a qu"une seule mol´ecule dans un r´ecipient. On va voir que certains billards v´erifient l"hypoth`ese ergodique qui ne n´ecessite donc pas un grand nombre de mol´ecules. Par contre, les temps de retour tr`es longs (et le 2`eme principe) n´ecessitent un grand nombre de mol´ecules.11 Les math´ematiciens sont int´eress´es depuis Birkhoff (d´ebut du

XX`eme si`ecle)au mod`ele de billard suivant :

•Latable de billardest un domaine born´e du plan `a bord lisse (ou lisse par morceaux)•Il n"y a qu"une balle qui se meut lin´eairement tant qu"elle ne ren- contre pas les bords et qui se r´efl´echit suivant la loi de l"optique :"angle de r´eflexion= angle d"incidence" au bord.

En faisant varier la forme du bord, on ob-

tient ainsi une famille de dynamique ayant des comportement tr`es divers : des plus r´eguli`eres (int´egrables) au plus chaotiques en passant par des billards poss´edant des dynamiques mixtes.12 13

2 particules dans un billard 1d$x$$y$

$x$ $y$ds

2=mdx2+Mdy214

L"espace des phases$s$$\theta$

4 1 2 3 515
16

Billard rectangulaire : m´ethodes des images

17

Billards circulaires

18

Billards elliptiques

19

Billards de

Sina¨ı

Ces billards sont ceux qui sont les plus

proches des syst`emes de particules avec collision ´elastique : un obstacle int´erieur fixe simule une grosse particule sur laque- lle rebondit une particule ponctuelle. de tels billards sont appell´esdispersifs,car l"obstacle fait s"´ecarter davantage les tra- jectoires cr´eant une exposant de Lia- pounov>0.20

Billards strictement convexes

Lazutkin a montr´e en 1974 que les billards strictement convexes suffisamment r´eguliers ont une infinit´e de caustiques en adaptant le fameux th´eor`eme KAM (Kolmogorov-Arnold-Moser). Cela im- plique la non-ergodicit´e de ces billards.21 Stade La convexit´e stricte est n´ecessaire ainsi que le montre l"exemple du stade de Bunimovich

Ce billard est ergodique....

22

Billards `a courbure n´egative

La divergence des trajectoires peut aussi ˆetre obtenue par un effet de courbure de la table elle-mˆeme : c"est ainsi qu"un triangle de la g´eom´etrie hyperbolique donne lieu `a un billard chaotique.23

Orbites p´eriodiques

Certaines trajectoires jouent un rˆole important dans la dynamique, ce sont les orbites p´eriodiques : un pointx0est p´eriodique pour la dynamiqueTsix0=T◦N(x0) avecN≥1 le plus petit possible appel´e lap´eriode. Leur importance, soulign´ee par Poincar´e, tient au faits suivants :•Leur existence peut souvent ˆetre prouv´ee par des m´ethodes topologiques directes ind´ependantes de la nature chaotique

ou non de la dynamique (th´eorie de Morse)•On peut souvent par des m´ethodes directes (lin´earisation,

formes normales) ´etudier la dynamique dans un voisinage de ces trajectoires, en particulier d´eterminer leurstabilit´e24 •Comme on le verra plus loin (?), les trajectoires p´eriodiques jouent un rˆole dans la compr´ehension desbillards quantiques

Cas des billards bord´es par une courbe simple

A toute orbite p´eriodique d"un tel billard sont attach´es 2 entiers : •Nest la p´eriode ou nombre de rebonds•pest le nombre de tours avec On a le r´esultat suivant :pour tout couple d"entiers satisfaisants les in´egalit´es (1) il existe au moins 2 orbites p´eriodiques de type (N,p).25 Etudions le cas le plus simpleN= 2,p= 1. Il s"agit des fameuses "bouncing ball" orbites. Elle rencontre les bord en 2 points avec un angle droit. On peut les obtenir par une m´ethode variationnelle : soitγle bord du billard etD:γ×γ→Rl"application qui `a une paire de points du bord associe leur distance euclidienne. Une "bouncing ball" orbite correspond `a un point critique deD, i.e. une paire (m,m?) o`u le gradient deDest nul. Une des 2 est ´evidente c"est le maximum deD. Le minimum (= 0) n"est pas bon car il correspond `am=m?. L"autre solution cherch´ee est un "point col". La topologie de l"ensemble des paires de points est un anneau dont les 2 composantes du bord correspondent aux paires de points confondues.26 On cherche une courbe allant d"une composante du bord `a l"autre de fa¸con `a s"´elever le moins possible. Une telle courbe doit passer par un point col !27

Cas des billlards de Sina¨ı

On aimerait la aussi coder les trajectoires p´eriodiques. C"est plus complexe, mais on peut aussi le faire.28

Stabilit´e des o.p.

Il faut distinguer 2 types de stabilit´e ind´ependants : •La stabilit´e structurelle •La stabilit´e dynamique Une o.p. eststructurellement stablesi elle continue `a exister lors d"une perturbation arbitraire du syst`eme. Les o.p. obtenues par une m´ethode variationnelle purement topologique le sont. Une o.p. estdynamiquement stablesi les trajectoires de donn´ees initiales assez voisines restent proches. La stabilit´e dynamique se lit en premi`ere approximation par lin´earisation de la dynamique : c"est la fameuse29 monodromie de Poincar´e SiTn(x0) =x0o`ux0est un point de l"espace des phases, on peut lin´eariser (prendre la diff´erentielle) deTnenx0: cela veut dire d´eterminer l"action deTnsurx0+dxavecdxinfiniment petit ; le r´esultat estx0+dyavecdy=Pdx.Pest la monodromie de Poincar´e. IciTpr´eserve une mesure invariante. On peut en d´eduire quePest une application lin´eaire deR2dans lui-mˆeme

de d´eterminant 1. Il y a 2 cas g´en´eriques :•Le caselliptiqueo`u les valeurs propes dePsont distinctes

de module 1•Le cashyperboliqueo`u les valeurs propes dePsont r´eelles distinctes de module?= 1.

Ces 2 cas sont structurellement stables.

30
•Le cas elliptique est souvent dynamiquement stable (th´eor`eme KAM).•Le cas hyperbolique toujours dynamiquement instable. Le cas restant o`u les 2 valeurs propres sont +1 ou-1 est le cas parabolique structurellement et dynamiquement instable.31

Stabilit´e des bouncing ball orbites

Une b.b. orbite est stable ssi :

r

1+r2-lr

1r2>0 et(l-r1)(l-r2)r

1r2>0,

o`u•lest la longueur du segment•r

1etr2sont les 2 rayons de courbure (alg´ebriques,>0 si

convexe vers l"int´erieur)

Instable siri>0 etl > r1+r2ouri<0 par exemple.32

Instabilit´e dynamique

Exposants de LiapounovOn aimerait mesurer de fa¸con quantitative la sensibilit´e aux con- ditions initiales. On s"attend `a ce que 2 trajectoires voisines s"´eloignent exponentiellement au cours du temps. L"exposant de Liapounov se calcule `a l"aide de la croissance de la dynamique lin´earis´ee :

λ(z0) = sup

δz0?

limsup n→∞log?δzn?n Siz0est un point p´eriodique hyperbolique de p´eriodeN, son exposant de Liapounov est le plus grand module des valeurs propres de la monodromie de Poincar´e divis´e parN.33

2`eme EXPOS

´EASPECTS PROBABILISTES

34

DESCRIPTION PROBABILISTE D"UN SYST

`EME CHAO- TIQUELorsqu"un syst`eme dynamique est tr`esinstable(exposants de Liapounov>0), une description individuelle des trajectoires de- vient impossible num´eriquement et d´enu´ee de tout sens physique. La seule description pertinente devient une descriptionprobabiliste. On donne une interpr´etation du type suivant : la suite des it´er´es d"un pointx0, lesTn(x0), n= 1,···,est consid´er´ee comme une suite detirages al´eatoiresd"un point dans l"espace de phase muni d"une mesure de probabilit´e ad´equate. On peut ainsi consid´erer la suite desTn(x0) comme unesuite de nombres al´eatoires etTcomme ung´en´erateur de nombres al´eatoires ! 35

Baby boite `a outil probabiliste

On se donne un ensembleX(ici l"espace des phases) et on attribue `a toute partie (raisonnable) deXun nombre compris entre 0 et 1, laprobabilit´e de l"´ev`enement "x?A",not´eeμ(A).

On impose les axiomes naturels suivants :•μ(∅) = 0, μ(X) = 1•μ(?An) =?μ(An) d`es que lesAnsont 2 `a 2 disjoints

On peut ensuite d´efinir l"int´egrale (ouesp´erance math´ematique) d"une fonctionf:X→Rnot´ee X fdμouE(f)36 Puis la notion d"ind´ependance de 2 variables al´eatoiresf,g:

μ(f?A, g?B) =μ(A)μ(B)

Loi des grands nombres

On consid`ere une suite de variables al´eatoiresFn:X→Rind´ependantes et de mˆemes lois. Sous des hypoth`eses assez faibles, F

1(x) +···+Fn(x)n

→E(F1) presque sˆurement. Ce r´esultat est bien sˆur aussi utilis´e dans l"autre sens pour d´efinir la probabilit´eμ`a l"aide d"un grand nombre de tirages al´eatoires ind´ependants. On peut penser `a une suite de jet´es de d´es.37

Th´eor`eme central limite

Sous des hypoth`eses du mˆeme type que plus haut, on a le th´eor`eme central limite :

μ({x|(

1n n k=1F k(x)-E(F1)) ≥c⎷n })→1⎷2πσ? ce-σu2/2du o`uσest la variance de la loi desFk.38

Application aux syst`emes dynamiques

L"id´ee est maintenant de consid´erer la suite de variables al´eatoires f(Tn(x)) et d"essayer de lui appliquer les r´esultats pr´ec´edents. Pour cela il faut ´equiper l"espace des phase d"une mesure de probabilit´e. Si cette probabilit´e est invariante parTles v.a. f(Tn(x)) auront toutes la mˆeme loi. En g´en´eral, elles ne seront pas ind´ependantes, mais l"aspect chaotique deTva induire une ind´ependance asymptotique (propri´et´e de mixing).39

A. MESURES INVARIANTES

Il y a sur l"ensembleDdes droites affines du plan euclidien une mesure naturelle : cette remarque permet de pr´evoir sans calcul l"observation de Buffon sur le calcul "probabiliste" deπ.40

La probabilit´e que l"aiguille de longueurl

rencontre une des droites du faisceau de droites ´ecart´ees deaestl/πaqui vaut 1/π sil=a.41 La formule de Crofton en est ´egalement issue. On param`etre l"ouvert deDdes droites transverses `a un arcγpar l"abscisses de l"intersection et l"angleαde la droite avec l"arcγ. La mesure μest donn´ee pardμ= sinα|dsdα|. Cette mesure ne d´epend pas de l"arc choisi et est invariante par la r´eflexion (s,α)→(s,π-α). Elle donne donc pour les billards une mesure naturelle invariante par la dynamique.42

La mesureμest dite invariante si

?A?X, μ(T-1(A)) =μ(A) ou encore X f◦Tdμ=? X fdμ .43

Exemples de mesures invariantes.

•Mesures port´ee par uneorbite p´eriodiqueou quasi-p´eriodique

SiTp(x) =x, on pose

X fdμ=1p p-1? i=0f(Ti(x))•Mesures deLiouvillepour les syst`emes hamiltoniens SiHest l"Hamiltonien, Σ

E=H-1(E) suppos´e compact lisse, alors

|dpdq|/dHest une mesure invariante ("ensemble microcanon- ique")•Cas desbillards. La mesure sinα|dsdα|est invariante.44 •Mesures physiques ou SRB: on suppose que, pour presque toutx?X, les mesures X fdμxn=1n n-1? k=0f(Tk(x)) (le membre de droite s"appelle unemoyenne ergodique def) convergent vers?fdμ. Alorsμest appell´eemesure physique ouSRB.

Elle est port´e par les attracteurs.

Retour de Poincar´e

Soitμune mesure invariante etAtqμ(A)>0, alors siA∞est l"ensemble des points deAdont l"orbite recoupeAune infinit´e de fois,μ(A∞) =μ(A). En particulier,μ-presque tous les points deXsont r´ecurrents.45

Th´eor`emes ergodiques

Th´eor`eme ergodique de Birkhoff :siμest une mesure invari-quotesdbs_dbs26.pdfusesText_32

[PDF] - 01 - GESTION DES INVESTISSEMENTS - IUT en Ligne

[PDF] Utilisation des fonctions financières d Excel - HEC Montréal

[PDF] Taux de Rendement Interne (TRI) - Dareios

[PDF] Guide technique de l 'air comprimé - ESM Distribution

[PDF] le diagnostic de durabilite - Réseau agriculture durable

[PDF] La valeur en douane - International Pratique

[PDF] valeur, prix et methodes d 'evaluation en immobilier - Immonotcom

[PDF] 2 Partie Cinématique: Déplacement, vitesse - univ-brestfr

[PDF] Calcul vectoriel Cours et exercices corriges - Numilog

[PDF] Calcul vectoriel dans l 'Espace

[PDF] Calcul vectoriel dans le plan - ad2mathcom

[PDF] Vecteurs - Exercices corrigés Seconde (vecteurs colinéaires

[PDF] Calcul vectoriel

[PDF] chapitre 4 les murs en béton table des matières - L Adets

[PDF] Méthode de calcul du volume des ouvrages de rétention ou d