MakarovSuites
Français
EnglishDeutschРусскийУкраїнськаFrançaisEspañolItalianoPolski
Contact et licences

Math

Suite logistique et bifurcation

La cascade de doublements de période en rideau lumineux coloré par l'exposant de Lyapunov, avec une orbite en toile d'araignée jouée en direct au repère - doublements exactement à 3 et 1 + √6, chaos au bout.

Suite logistique et bifurcation — Image réelle de l’application
Image réelle de l’application

Ce qui se passe

Un nombre par pas : x → r·x·(1 − x). Le rideau est le diagramme de bifurcation - une colonne de points d'orbite installés par r - et sa couleur est l'exposant de Lyapunov MESURÉ : bleu froid où une orbite attire, braise où des départs voisins s'écartent, et les fenêtres périodiques taillent des fentes froides en plein feu. Le repère doré parcourt le rideau, et la toile d'araignée à côté joue le même r en direct : la parabole, la diagonale, et l'orbite qui rebondit entre elles - elle se pose sur un point, un 2-cycle, un 4-cycle, ou jamais. Les formes closes sont imprimées à côté des mesures : le multiplicateur du point fixe vaut 2 − r, donc le premier doublement est exactement à r = 3 ; celui du 2-cycle vaut −r² + 2r + 4, donc le second à 1 + √6 ; les rapports des pas de doublement se referment sur le δ de Feigenbaum, 4.669 - la même constante pour une classe immense d'applications. La fenêtre de période 3 s'ouvre par tangence exactement à 1 + √8, et à r = 4 l'application EST un doublement d'angle déguisé - son exposant de Lyapunov vaut ln 2.

Équations du module
Équations
x → r·x·(1 − x) sur [0, 1]
point fixe :  x* = 1 − 1/r,  multiplicateur 2 − r :  stable pour 1 < r < 3, premier doublement en r = 3 EXACTEMENT
2-cycle :  multiplicateur −r² + 2r + 4 :  second doublement en r = 1 + √6
superstable :  f^(2^k)(1/2) = 1/2 en R1 = 2, R2 = 1 + √5, R3, R4, ... et (R_k − R_(k−1))/(R_(k+1) − R_k) → δ = 4.669  (Feigenbaum)
la fenêtre de période-3 s'ouvre par tangence en r = 1 + √8
r = 4 :  f(sin²t) = sin²(2t) - doublement de l'angle ;  exposant de Lyapunov λ = ln 2

Autres expériences

Retour au catalogue
Monte-Carlo — Image réelle de l’application

Math

Monte-Carlo

Des fléchettes au hasard estiment π, deux cents lanceurs montrent la dispersion prédite par 1/√N et la bande à 95 %, et une intégrale est prise de trois façons - l'échantillonneur qui penche comme la courbe gagne vingt fois.

Percolation — Image réelle de l’application

Math

Percolation

Une entrée, une sortie et un échantillon d'un réseau aléatoire : prédisez à quel p cet échantillon laisse passer un flot pour la première fois, augmentez p ou ouvrez des sites à la main et regardez la région atteinte s'étendre - puis lancez de nombreux échantillons de plusieurs tailles et voyez le point de passage se disperser autour de p_c et se resserrer quand le réseau grandit.

Théorie des graphes — Image réelle de l’application

Math

Théorie des graphes

Plus courts chemins, arbres couvrants et flots sur un même graphe, dessinés pendant qu'ils se calculent : l'onde de Dijkstra, les îles de Kruskal, les chemins d'Edmonds-Karp et la coupe qui égale le flot.