勞侖次吸引子

洛倫茨吸引子（Lorenz attractor）是洛倫茨振子（Lorenz oscillator）的長期行為對應的分形結構，以愛德華·諾頓·洛倫茨（Edward Norton Lorenz）的姓氏命名。洛倫茨振子是能產生混沌流的三維動力系統，又稱作勞侖次系統（Lorenz system），其一組混沌解稱作洛倫茨吸引子，以其雙紐線形狀而著稱。映射展示出動力系統（三維系統的三個變量）的狀態是如何以一種複雜且不重複的模式，隨時間的推移而演變的。

洛倫茨系統中的吸引子軌跡

ρ=28、σ = 10、β = 8/3時的洛倫茨系統軌跡

簡述

洛倫茨方程的一條軌跡被描繪成金屬線，以展現方向以及三維結構

洛倫茨吸引子及其導出的方程組是由愛德華·諾頓·洛倫茨於1963年發表，最初是發表在《大氣科學雜誌》（Journal of the Atmospheric Sciences）雜誌的論文《Deterministic Nonperiodic Flow》中提出的，是由大氣方程中出現的對流卷方程簡化得到的。

這一洛倫茨模型不只對非線性數學有重要性，對於氣候和天氣預報來說也有着重要的含義。行星和恆星大氣可能會表現出多種不同的准周期狀態，這些准周期狀態雖然是完全確定的，但卻容易發生突變，看起來似乎是隨機變化的，而模型對此現象有明確的表述。

從技術角度看來，洛倫茨振子具有非線性、三維性和確定性。2001年，沃里克·塔克爾（Warwick Tucker）證明出在一組確定的參數下，系統會表現出混沌行為，顯示出人們今天所知的奇異吸引子。這樣的奇異吸引子是豪斯多夫維數在2與3之間的分形。彼得·格拉斯伯格（Peter Grassberger）已於1983年估算出豪斯多夫維數為2.06 ± 0.01，而關聯維數（英語：correlation dimension）為2.05 ± 0.01。

此系統也會出現在單模激光^[1]和發電機^[2]的簡化模型中。除此之外，閉環對流、水輪轉動等物理模型也有此系統的應用。

洛倫茨方程

標出刻度的軌跡

洛倫茨方程是基於納維－斯托克斯方程、連續性方程和熱傳導方程簡化得出，最初的形式為：

${\displaystyle {\frac {\partial {\vec {v}}}{\partial t}}+\left({\vec {v}}\nabla \right){\vec {v}}=-{\frac {\nabla p}{\rho }}+\nu \nabla ^{2}{\vec {v}}+{\vec {g}}}$

${\displaystyle {\frac {\partial \rho }{\partial t}}+\nabla \cdot \left(\rho {\vec {v}}\right)=0}$

${\displaystyle {\frac {\partial T}{\partial t}}+\nabla \cdot \left(T{\vec {v}}\right)=\chi \nabla ^{2}T}$

${\displaystyle \rho =\rho _{0}\left(1-\gamma \left(T-T_{0}\right)\right)}$

${\displaystyle {\vec {v}}}$是流速，${\displaystyle T}$是流體溫度，${\displaystyle T_{0}}$是上限溫度（也可以寫成${\displaystyle T_{0}+\Delta T}$），${\displaystyle \rho }$是密度，${\displaystyle p}$是壓強，${\displaystyle {\vec {g}}}$是重力，${\displaystyle \gamma }$、${\displaystyle \chi }$、${\displaystyle \nu }$依次是熱膨脹係數、熱擴散率和動黏滯係數。

簡化後的形式稱為洛倫茨方程，是決定洛倫茨振子狀態的方程為一組常微分方程：

${\displaystyle {\frac {dx}{dt}}=\sigma (y-x)}$

${\displaystyle {\frac {dy}{dt}}=x(\rho -z)-y}$

${\displaystyle {\frac {dz}{dt}}=xy-\beta z}$

含時間參數的形式：

${\displaystyle {\begin{cases}{\frac {\mathrm {d} x(t)}{\mathrm {d} t}}=\sigma {\bigl (}y(t)-x(t){\bigr )}\\{\frac {\mathrm {d} y(t)}{\mathrm {d} t}}=\rho \,x(t)-y(t)-x(t)\,z(t)\\{\frac {\mathrm {d} z(t)}{\mathrm {d} t}}=x(t)\,y(t)-\beta \,z(t)\end{cases}}}$

${\displaystyle \sigma }$稱為普蘭特爾數 ，${\displaystyle \rho }$稱為瑞利數。所有的${\displaystyle \sigma }$，${\displaystyle \rho }$，${\displaystyle \beta }$ > 0，但通常${\displaystyle \sigma }$ = 10，${\displaystyle \beta }$ = 8/3，${\displaystyle \rho }$不定。若${\displaystyle \rho <1}$，則吸引子為原點，沒有任何其他穩定點。1≤ρ<13.927時，螺線軌跡接近兩點（這相當於存在阻尼振子），兩點的位置由下列式子決定：${\displaystyle ~x=\pm {\sqrt {b(\rho -1)}}}$、${\displaystyle ~y=\pm {\sqrt {b(\rho -1)}}}$、${\displaystyle ~z=\rho -1}$。系統在${\displaystyle \rho }$ = 28時表現出混沌特性，但${\displaystyle \rho }$為其他值時會顯示出具紐結的周期軌道。例如，當${\displaystyle \rho =99.96}$時，圖像變為一個T(3,2)環面紐結。

初始條件的敏感依賴性
時間t=1 （放大）	時間t=2 （放大）	時間t=3 （放大）
這三幅圖是在ρ=28，σ = 10，β = 8/3的條件下生成的，展示出洛倫茨吸引子中的兩條軌跡（藍色、黃色各一）的三維演變的三個時段， 這兩條軌跡的初始點只在x坐標上相差10-5。開始時，兩條軌跡似乎是重合的（藍色軌跡被黃色遮蓋，因此只能看到黃色軌跡），但一段時間後，分離就變得明顯了。
洛倫茨吸引子的Java動畫展示了振子狀態連續不斷的演變 Portuguese Web Archive的存檔，存檔日期2008-03-11

瑞利數

不同ρ值時的洛倫茨吸引子
ρ=14, σ=10, β=8/3 （放大）	ρ=13, σ=10, β=8/3 （放大）
ρ=15, σ=10, β=8/3 （放大）	ρ=28, σ=10, β=8/3 （放大）
ρ值較小時，系統是穩定的，並能演變為兩個定點吸引子中的一個；當ρ大於24.74時，定點變成了排斥子，會以非常複雜的方式排斥軌跡，演變時自身從不交叉。
顯示不同ρ值時振子狀態演變的Java動畫 Portuguese Web Archive的存檔，存檔日期2008-03-11

源代碼

GNU Octave

下面是GNU Octave模擬洛倫茨吸引子的源代碼：

## Lorenz Attractor equations solved by ODE Solve
## x' = sigma*(y-x)
## y' = x*(rho - z) - y
## z' = x*y - beta*z
function dx = lorenzatt(X)
    rho = 28; sigma = 10; beta = 8/3;
    dx = zeros(3,1);
    dx(1) = sigma*(X(2) - X(1));
    dx(2) = X(1)*(rho - X(3)) - X(2);
    dx(3) = X(1)*X(2) - beta*X(3);
    return
end

## Using LSODE to solve the ODE system.
clear all
close all
lsode_options("absolute tolerance",1e-3)
lsode_options("relative tolerance",1e-4)
t = linspace(0,25,1e3); X0 = [0,1,1.05];
[X,T,MSG]=lsode(@lorenzatt,X0,t);
T
MSG
plot3(X(:,1),X(:,2),X(:,3))
view(45,45)

Borland C

#include <graphics.h>
#include <conio.h>
void main()
{
    double x = 3.051522, y = 1.582542, z = 15.62388, x1, y1, z1;
    double dt = 0.0001;
    int a = 5, b = 15, c = 1;
    int gd=DETECT, gm;
    initgraph(&gd, &gm, "C:\\BORLANDC\\BGI");
    do {
	x1 = x + a*(-x+y)*dt;
	y1 = y + (b*x-y-z*x)*dt;
	z1 = z + (-c*z+x*y)*dt;
	x = x1;	y = y1;	z = z1;
	putpixel((int)(19.3*(y - x*0.292893) + 320),
		 (int)(-11*(z + x*0.292893) + 392), 9);
    } while (!kbhit());
    closegraph();
}

Borland Pascal

Program Lorenz;
Uses CRT, Graph;
Const
  x: Real = 3.051522;
  y: Real = 1.582542;
  z: Real = 15.62388;
  dt = 0.0001;
  a = 5;
  b = 15;
  c = 1;
Var
  gd, gm: Integer;
  x1, y1, z1: Real;
Begin
  gd:=Detect;
  InitGraph(gd, gm, 'c:\bp\bgi');
  While not KeyPressed Do Begin
      x1 := x + a*(-x+y)*dt;
      y1 := y + (b*x-y-z*x)*dt;
      z1 := z + (-c*z+x*y)*dt;
      x := x1;
      y := y1;
      z := z1;
      PutPixel(Round(19.3*(y - x*0.292893) + 320),
               Round(-11*(z + x*0.292893) + 392), 9);
    End;
    CloseGraph;
    ReadKey;
End.

Fortran

program LorenzSystem

real,parameter::sigma=10
real,parameter::r=28
real,parameter::b=2.666666
real,parameter::dt=.01
integer,parameter::n=1000

real x,y,z

open(1,file='result.txt',form='formatted',status='replace',action='write')

x=10.;y=10.;z=10.

do i=1,n,1
    x1=x+sigma*(y-x)*dt
    y1=y+(r*x-x*z-y)*dt
    z1=z+(x*y-b*z)*dt
    x=x1
    y=y1
    z=z1
    write(1,*)x,y,z
enddo

print *,'Done'

 close(1)

end program LorenzSystem

QBASIC/FreeBASIC("fbc -lang qb")

DIM x, y, z, dt, x1, y1, z1 AS SINGLE
DIM a, b, c AS INTEGER
x = 3.051522: y = 1.582542: z = 15.62388: dt = 0.0001
a = 5: b = 15: c = 1
SCREEN 12
PRINT "Press Esc to quit"
WHILE INKEY$ <> CHR$(27)
    x1 = x + a * (-x + y) * dt
    y1 = y + (b * x - y - z * x) * dt
    z1 = z + (-c * z + x * y) * dt
    x = x1
    y = y1
    z = z1
    PSET ((19.3 * (y - x * .292893) + 300), (-11 * (z + x * .292893) + 360)), 9
WEND
END

參見

• 混沌映射列表
• Takens定理
• 曼德布洛特集合