Лагранжева когерентная структура - Lagrangian coherent structure

Индивидуальные траектории в модельном потоке обычно демонстрируют совершенно иное поведение, чем траектории, начинающиеся с того же начального состояния реального потока. Это происходит из-за неизбежного накопления ошибок и неопределенностей, а также из-за чувствительной зависимости от начальных условий в любой реалистичной модели потока. Тем не менее, притягивающая LCS (например, неустойчивое многообразие седловой точки) чрезвычайно устойчива по отношению к ошибкам и неопределенностям моделирования. Таким образом, LCS - идеальные инструменты для проверки моделей и сравнительного анализа.

Лагранжевы когерентные структуры (LCS) - выделенные поверхности траектории в динамическая система которые оказывают большое влияние на близлежащие траектории в интересующий интервал времени.^[1][2][3] Тип этого влияния может варьироваться, но он неизменно создает когерентную траекторию, для которой лежащая в основе LCS служит теоретическим центром. При наблюдении за трассирующими паттернами в природе легко выявляются связанные особенности, но часто интерес представляет лежащая в основе структура, создающая эти особенности.

Как показано справа, отдельные траектории трассирующих устройств, образующие согласованные схемы, обычно чувствительны к изменениям их начальных условий и параметров системы. Напротив, LCS, создающие эти траектории, оказываются надежными и обеспечивают упрощенный каркас общей динамики системы.^[3][4][5] Надежность этого каркаса делает LCS идеальным инструментом для проверки моделей, сравнения моделей и сравнительного анализа. LCS также можно использовать для анализа текущего состояния и даже краткосрочного прогнозирования эволюции паттернов в сложных динамических системах.

Физические явления, регулируемые LCS, включают плавающие обломки, разливы нефти,^[6] поверхностные дрифтеры^[7][8] и образцы хлорофилла^[9] В океане; облака вулканического пепла^[10] и споры в атмосфере;^[11] и согласованные модели толпы, сформированные людьми^[12] и животные.

Хотя LCS обычно существуют в любой динамической системе, их роль в создании когерентных структур, возможно, наиболее легко наблюдать в потоках жидкости. На изображениях ниже показаны примеры того, как различные типы LCS, скрытые в геофизических потоках, формируют трассирующие паттерны.

• 

  Спиральные водовороты:
  Гиперболические и эллиптические ЛВС
  (Пол Скалли-Пауэр / НАСА)

• 

  Температура поверхности моря в Гольфстриме
  Параболические ЛСК
  (НАСА)

• 

  Фитопланктон в кольце Агульяс
  2D эллиптическая ЛСК
  (НАСА / GSFC)

• 

  Торнадо у Флорида-Кис
  Трехмерная эллиптическая ЛСК (цилиндрическая)
  (Джозеф Голден / NOAA)

• 

  Паровое кольцо с горы Этна
  Трехмерная эллиптическая ЛСК (тороидальная)
  (Том Пфайффер [1] )

Общие определения

Материальные поверхности

Рис. 1. Инвариантное многообразие в расширенном фазовом пространстве, образованное развивающейся материальной поверхностью.

На фазовое пространство ${\displaystyle {\mathcal {P}}}$ и через промежуток времени ${\displaystyle {\mathcal {I}}=[t_{0},t_{1}]}$ , рассмотрим неавтономную динамическую систему, определенную через карту потока ${\displaystyle F_{t_{0}}^{t}\colon x_{0}\mapsto x(t,t_{0},x_{0})}$, отображение начальных условий ${\displaystyle x_{0}\in {\mathcal {P}}}$ в их положение ${\displaystyle x(t,t_{0},x_{0})\in {\mathcal {P}}}$ в любое время ${\displaystyle t\in {\mathcal {I}}}$. Если карта потока ${\displaystyle F_{t_{0}}^{t}}$ это диффеоморфизм на любой выбор ${\displaystyle t\in {\mathcal {I}}}$, то для любого гладкого множества ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{0})}$ начальных условий в ${\displaystyle {\mathcal {P}}}$, набор

${\displaystyle {\mathcal {M}}=\{(x,t)\in {\mathcal {P}}\times {\mathcal {I}}\,\colon [F_{t_{0}}^{t}]^{-1}(x)\in {\mathcal {M}}(t_{0})\}}$

является инвариантное многообразие в расширенном фазовое пространство ${\displaystyle {\mathcal {P}}\times {\mathcal {I}}}$. Заимствование терминологии из динамика жидкостей, мы ссылаемся на развивающийся временной интервал ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t)=F_{t_{0}}^{t}({\mathcal {M}}(t_{0}))}$ коллектора ${\displaystyle {\mathcal {M}}}$ как поверхность материала (см. рис. 1). Поскольку любой выбор начального условия задается ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{0})}$ дает инвариантное многообразие ${\displaystyle {\mathcal {M}}\in {\mathcal {P}}\times {\mathcal {I}}}$инвариантные многообразия и связанные с ними материальные поверхности многочисленны и обычно не выделяются в расширенном фазовом пространстве. Лишь немногие из них будут действовать как ядра согласованных траекторий.

LCS как поверхности из исключительного материала

Рисунок 2a: Гиперболическая LCS (притягивающая красным и отталкивающая синяя) и эллиптическая LCS (границы зеленых областей) в двумерном моделировании турбулентности. (Изображение: Мохаммад Фаразманд)

Чтобы создать цельный узор, поверхность материала ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t)}$ должен оказывать устойчивое и последовательное воздействие на близлежащие траектории на протяжении всего временного интервала. ${\displaystyle {\mathcal {I}}}$. Примеры такого действия - притяжение, отталкивание или сдвиг. В принципе, квалифицируется любое четко определенное математическое свойство, которое создает согласованные шаблоны из случайно выбранных близлежащих начальных условий.

Большинство таких свойств можно выразить строгим неравенство. Например, мы называем поверхность материала ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t)}$ привлечение за интервал ${\displaystyle {\mathcal {I}}}$ если все достаточно малые начальные возмущения ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{0})}$ переносятся потоком на еще меньшие конечные возмущения ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{1})}$. В классическом динамические системы теория инвариантные многообразия удовлетворяющие такому свойству притяжения за бесконечное время, называются аттракторы. Они не только особенные, но даже локально уникальные в фазовом пространстве: не может существовать непрерывного семейства аттракторов.

Напротив, в динамические системы определенный на конечном интервале времени ${\displaystyle {\mathcal {I}}}$, строгие неравенства не определяют исключительный (т.е. локально уникальные) материальные поверхности. Это следует из непрерывность карты потока ${\displaystyle F_{t_{0}}^{t}}$ над ${\displaystyle {\mathcal {I}}}$ . Например, если поверхность материала ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t)}$ привлекает все близлежащие траектории на интервале времени ${\displaystyle {\mathcal {I}}}$, то же самое будет с любой достаточно близкой другой поверхностью материала.

Таким образом, притягивающие, отталкивающие и режущие поверхности материала обязательно накладываются друг на друга, то есть возникают непрерывными группами. Это приводит к идее поиска ЛВП в динамических системах с конечным временем как исключительный материальные поверхности, которые обладают способностью вызывать когерентность сильнее чем любой из соседних материальных поверхностей. Такие LCS, определяемые как экстремумы (или, в более общем смысле, стационарные поверхности) для свойства когерентности за конечное время, действительно будут служить наблюдаемыми центральными элементами траекторий. Примеры притяжения, отталкивания и сдвига LCS в прямом численном моделировании 2D турбулентности показаны на рисунке 2a.

ЛВП против классических инвариантных многообразий

Классический инвариантные многообразия инвариантные множества в фазовое пространство ${\displaystyle {\mathcal {P}}}$ из автономный динамическая система. Напротив, LCS должны быть инвариантными только в расширенном фазовом пространстве. Это означает, что даже если базовая динамическая система автономный, ЛВП системы на интервале ${\displaystyle I}$ обычно будет зависеть от времени, действуя как развивающиеся скелеты наблюдаемых когерентных траекторий. На рис. 2b показана разница между притягивающим ЛВП и классическим нестабильным многообразием седловой точки для времен эволюции в автономный динамическая система.^[3]

Рис. 2b: Притягивающая LCS - это локально наиболее притягивающая материальная линия (инвариантное многообразие в расширенном фазовом пространстве положения и времени), действующая как основная кривая деформирующих трассирующих паттернов в течение конечного интервала времени. Напротив, неустойчивое многообразие неподвижной точки седлового типа является инвариантной кривой в фазовом пространстве, действующей как асимптотическая цель для трассирующих паттернов на бесконечных временных интервалах. Изображение: Мохаммад Фаразманд.

Объективность LCS

Предположим, что фазовое пространство лежащей в основе динамической системы является материальным пространством конфигурации континуума, такого как жидкость или деформируемое тело. Например, для динамической системы, порожденной нестационарным полем скорости

${\displaystyle v=v(x,t),\qquad x\in U\subset {\mathbb {R} }^{3},}$

открытый набор ${\displaystyle U}$ возможных положений частиц - это пространство конфигурации материала. В этом пространстве ЛВП представляют собой материальные поверхности, образованные траекториями. Содержится ли материальная траектория в LCS - это свойство, которое не зависит от выбора координат и, следовательно, не может зависеть от наблюдателя. Как следствие, LCS подчиняются основным объективность (материальное безразличие) требование механики сплошной среды.^[3] Объективность ЛВП требует, чтобы они были инвариантными по отношению ко всем возможным изменениям наблюдателя, т. Е. К линейным изменениям координат вида

${\displaystyle x=Q(t)y+b(t),}$

куда ${\displaystyle y\in {\mathbb {R} }^{3}}$ - вектор преобразованных координат; ${\displaystyle Q(t)}$ произвольный ${\displaystyle 3\times 3}$ правильная ортогональная матрица, представляющая зависящие от времени повороты; и ${\displaystyle b(t)}$ произвольный ${\displaystyle 3}$-мерный вектор, представляющий переводы, зависящие от времени. Как следствие, любое самосогласованное определение или критерий LCS должно быть выражено в терминах величин, инвариантных к системе отсчета. Например, скорость деформации ${\displaystyle S(x,t)}$ и тензор спина ${\displaystyle W(x,t)}$ определяется как

${\displaystyle S(x,t)={\frac {1}{2}}\left(\nabla v(x,t)+(\nabla v(x,t))^{T}\right),\qquad W(x,t)={\frac {1}{2}}\left(\nabla v(x,t)-(\nabla v(x,t))^{T}\right),}$

преобразуются при евклидовых изменениях системы отсчета в величины

${\displaystyle {\tilde {S}}(y,t)=Q(t)^{T}S(x,t)Q(t),\qquad {\tilde {W}}(y,t)=Q(t)^{T}S(x,t)Q(t)-Q(t)^{T}{\dot {Q}}(t).}$

Следовательно, смена евклидовой системы отсчета эквивалентна преобразование подобия за ${\displaystyle S(x,t)}$, и, следовательно, подход LCS, зависящий только от собственных значений и собственных векторов ${\displaystyle S(x,t)}$^[13][14] автоматически инвариантно к кадрам. Напротив, подход LCS в зависимости от собственных значений ${\displaystyle W(x,t)}$ обычно не инвариантен к кадрам.

Ряд независимых от кадра величин, таких как ${\displaystyle \nabla v(x,t)}$, ${\displaystyle {W}(y,t)}$, ${\displaystyle \nabla F_{t_{0}}^{t}}$, а также средние или собственные значения этих величин обычно используются при эвристическом обнаружении LCS. Хотя такие величины могут эффективно отмечать особенности поля мгновенных скоростей ${\displaystyle v(x,t)}$, способность этих количеств улавливать смешивание, перенос и согласованность материалов ограничена и априори неизвестна в любой данной системе отсчета. В качестве примера рассмотрим линейное нестационарное движение жидкой частицы^[3]

${\displaystyle {\dot {x}}=v(x,t)={\begin{pmatrix}\sin {4t}&2+\cos {4t}\\-2+\cos {4t}&-\sin {4t}\end{pmatrix}}x,}$

которое является точным решением двумерной Уравнения Навье – Стокса. Критерий Окубо-Вейсса (зависящий от кадра) классифицирует всю область в этом потоке как эллиптическую (вихревую), поскольку ${\displaystyle q={\frac {1}{2}}({\vert S\vert }^{2}-{\vert W\vert }^{2})<0}$ держит, с ${\displaystyle \vert \,\cdot \,\vert }$ ссылаясь на норму евклидовой матрицы. Однако, как видно на рис. 3, траектории экспоненциально растут вдоль вращающейся линии и экспоненциально сокращаются вдоль другой вращающейся линии.^[3] Таким образом, с материальной точки зрения течение в любой системе отсчета является гиперболическим (седловидным).

Рисунок 3: Мгновенные линии тока и эволюция траекторий, начинающихся изнутри одной из них, в линейном решении уравнения Навье – Стокса. Эта динамическая система классифицируется как эллиптическая по ряду зависимых от кадра диагностик когерентности, таких как критерий Окубо – Вейсса. (Изображение: Франсиско Берон-Вера)

С Уравнение Ньютона для движения частиц и Уравнения Навье – Стокса Поскольку хорошо известно, что движение жидкости зависит от кадра, сначала может показаться нелогичным требовать инвариантности по кадру для LCS, которые состоят из решений этих зависимых от кадра уравнений. Напомним, однако, что уравнения Ньютона и Навье – Стокса представляют собой объективные физические принципы для траектории материальных частиц. При правильном преобразовании из одного кадра в другой эти уравнения генерируют физически одни и те же материальные траектории в новом кадре. Фактически мы решаем, как преобразовать уравнения движения из ${\displaystyle x}$-рамка в ${\displaystyle y}$-кадр через смену координат ${\displaystyle x=Q(t)y+b(t)}$ именно тем, что траектории отображаются в траектории, т. е. требуя ${\displaystyle x(t)=Q(t)y(t)+b(t)}$ держать на все времена. Временная дифференциация этого тождества и подстановка в исходное уравнение в ${\displaystyle x}$-frame затем дает преобразованное уравнение в ${\displaystyle y}$-Рамка. Хотя этот процесс добавляет новые члены (инерционные силы) к уравнениям движения, эти инерционные члены возникают именно для того, чтобы гарантировать неизменность материальных траекторий. Полностью составленные из материальных траекторий, ЛВП остаются инвариантными в преобразованном уравнении движения, определенном в ${\displaystyle y}$-точка зрения. Следовательно, любое самосогласованное определение или метод обнаружения LCS также должно быть инвариантным к кадрам.

Гиперболические ЛСК

Рис. 4. Притягивание и отталкивание ЛВП в расширенном фазовом пространстве двумерной динамической системы.

На основе приведенного выше обсуждения простейший способ определить привлечение LCS состоит в том, чтобы требовать, чтобы он был локально самой сильной притягивающей поверхностью материала в расширенной фазовое пространство ${\displaystyle {\mathcal {P}}\times {\mathcal {I}}}$ (см. рис. 4). Аналогично отталкивая LCS может быть определена как поверхность материала с наиболее сильным отталкиванием. Притягивание и отталкивание LCS вместе обычно называют гиперболические ЛСК,^[1][3] поскольку они обеспечивают обобщение классической концепции нормально гиперболические инвариантные многообразия в динамические системы.

Диагностический подход: гребни экспоненты Ляпунова с конечным временем (FTLE)

Эвристически можно искать исходные позиции ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{0})}$ отталкивания ЛВП как набор начальных условий, при которых бесконечно малые возмущения траекторий, начинающиеся с ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{0})}$ растут локально с максимальной скоростью по сравнению с траекториями, начинающимися с ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{0})}$.^[1][15] Эвристический элемент здесь состоит в том, что вместо создания сильно отталкивающей поверхности материала нужно просто искать точки разделения крупных частиц. Такое разделение вполне может быть связано с сильным сдвигом вдоль набора точек, определенных таким образом; это множество вовсе не гарантирует нормального отталкивания на близлежащих траекториях.

Рост бесконечно малого возмущения ${\displaystyle {\xi }(t)}$ по траектории ${\displaystyle x(t,t_{0},x_{0})}$ регулируется градиентом карты потока ${\displaystyle \nabla F_{t_{0}}^{t}}$. Позволять ${\displaystyle \epsilon {\xi }(t_{0})}$ - небольшое возмущение начального условия ${\displaystyle x_{0}}$, с ${\displaystyle 0<\epsilon \ll 1}$, и с ${\displaystyle {\xi }(t_{0})}$ обозначающий произвольный единичный вектор в ${\displaystyle {\mathbb {R} }^{n}}$. Обычно это возмущение нарастает по траектории ${\displaystyle x(t,t_{0},x_{0})}$ в вектор возмущения ${\displaystyle {\xi }_{\epsilon }(t_{1};x_{0})=\nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})\epsilon {\xi }(t_{0})}$. Тогда максимальное относительное растяжение бесконечно малых возмущений в точке ${\displaystyle x_{0}}$ можно вычислить как

${\displaystyle {\begin{aligned}\delta _{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})&=\lim _{\epsilon \to 0}{\frac {1}{\epsilon }}\max _{\left|\xi (t_{0})\right|=1}\left|\xi _{\epsilon }(t_{1};x_{0})\right|\\&=\max _{\left|\xi (t_{0})\right|=1}{\sqrt {\left\langle \nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})\xi (t_{0}),\nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})\xi (t_{0})\right\rangle }}\\&=\max _{\left|\xi (t_{0})\right|=1}{\sqrt {\left\langle \xi (t_{0}),C_{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})\xi (t_{0})\right\rangle }}\\\end{aligned}}}$

куда ${\displaystyle C_{t_{0}}^{t_{1}}=\left[\nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}\right]^{T}\nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}}$ обозначает правый тензор деформации Коши – Грина. Затем можно сделать вывод^[1] что максимальное относительное растяжение, испытываемое вдоль траектории, начиная с ${\displaystyle x_{0}}$ просто ${\displaystyle \delta _{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})={\sqrt {\lambda _{n}(x_{0})}}}$. Поскольку это относительное растяжение имеет тенденцию к быстрому нарастанию, удобнее работать с его показателем роста ${\displaystyle (\log {\delta _{t_{0}}^{t_{1}}})/(t_{1}-t_{0})}$, что тогда в точности является конечным Показатель Ляпунова (FTLE)

${\displaystyle \mathrm {FTLE} _{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})={\frac {1}{2(t_{1}-t_{0})}}\log \lambda _{n}(x_{0}).}$

Рисунок 5а. Привлекающие (красный) и отталкивающие (синий) LCS, извлеченные как гребни FTLE в результате эксперимента с двумерной турбулентностью (Изображение: Manikandan Mathur)^[16]

Следовательно, можно ожидать, что гиперболические ЛВП появятся как локальные максимизирующие поверхности коразмерности один (или гребни ) поля FTLE.^[1][17]В большинстве случаев это ожидание оказывается оправданным: время ${\displaystyle t_{0}}$ позиции отталкивающих ЛСК отмечены выступами ${\displaystyle \mathrm {FTLE} _{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})}$. Применяя тот же аргумент в обратном времени, мы получаем, что время ${\displaystyle t_{1}}$ позиции притягивающих LCS отмечены выступами обратного поля FTLE ${\displaystyle \mathrm {FTLE} _{t_{1}}^{t_{0}}}$.

Классический способ вычислений Показатели Ляпунова решает линейное дифференциальное уравнение для линеаризованной карты потока ${\displaystyle \nabla F_{t_{0}}^{t}(x_{0})}$. Более целесообразным подходом является вычисление поля FTLE от простого конечно-разностного приближения к градиенту деформации.^[1]Например, в трехмерном потоке запускаем траекторию ${\displaystyle x(t;t_{0},x_{0})}$ из любого элемента ${\displaystyle x_{0}}$ сетки начальных условий. Использование координатного представления ${\displaystyle x=(x^{1},x^{2},x^{3})}$ для развивающейся траектории ${\displaystyle x(t;t_{0},x_{0})}$, мы аппроксимируем градиент карты потока как

${\displaystyle \nabla F_{t_{0}}^{t}(x_{0})\approx {\begin{pmatrix}{\frac {x^{1}(t;t_{0},x_{0}+\delta _{1})-x^{1}(t;t_{0},x_{0}-\delta _{1})}{\left|2\delta _{1}\right|}}&{\frac {x^{1}(t;t_{0},x_{0}+\delta _{2})-x^{1}(t;t_{0},x_{0}-\delta _{2})}{\left|2\delta _{2}\right|}}&{\frac {x^{1}(t;t_{0},x_{0}+\delta _{3})-x^{1}(t;t_{0},x_{0}-\delta _{3})}{\left|2\delta _{3}\right|}}\\{\frac {x^{2}(t;t_{0},x_{0}+\delta _{1})-x^{2}(t;t_{0},x_{0}-\delta _{1})}{\left|2\delta _{1}\right|}}&{\frac {x^{2}(t;t_{0},x_{0}+\delta _{2})-x^{2}(t;t_{0},x_{0}-\delta _{2})}{\left|2\delta _{2}\right|}}&{\frac {x^{2}(t;t_{0},x_{0}+\delta _{3})-x^{2}(t;t_{0},x_{0}-\delta _{3})}{\left|2\delta _{3}\right|}}\\{\frac {x^{3}(t;t_{0},x_{0}+\delta _{1})-x^{3}(t;t_{0},x_{0}-\delta _{1})}{\left|2\delta _{1}\right|}}&{\frac {x^{3}(t;t_{0},x_{0}+\delta _{2})-x^{3}(t;t_{0},x_{0}-\delta _{2})}{\left|2\delta _{2}\right|}}&{\frac {x^{3}(t;t_{0},x_{0}+\delta _{3})-x^{3}(t;t_{0},x_{0}-\delta _{3})}{\left|2\delta _{3}\right|}}\end{pmatrix}},}$

Рисунок 5b. Притягивающие (синий) и отталкивающий (красный) LCS, извлеченные как гребни FTLE из двумерного моделирования вихревой улицы фон Кармана (Изображение: Йенс Кастен)^[18]

с маленьким вектором ${\displaystyle \delta _{i}}$ указывая в ${\displaystyle x^{i}}$ координатное направление. Для двумерных течений только первые ${\displaystyle 2\times 2}$ второстепенная матрица приведенной выше матрицы актуальна.

Рис. 6. Гряды FTLE выделяют как гиперболические LCS, так и линии сдвигового материала, такие как границы русла реки в трехмерной модели залива Нью-Ривер, Онслоу, Северная Каролина (Изображение: Аллен Сандерсон).^[19]

Проблемы с выводом гиперболических LCS из гребней FTLE

Гребни FTLE зарекомендовали себя как простой и эффективный инструмент для визуализации гиперболических LCS в ряде физических задач, давая интригующие изображения начальных положений гиперболических LCS в различных приложениях (см., Например, рис. 5a-b). Однако гребни FTLE, полученные в скользящих временных окнах ${\displaystyle [t_{0}+T,t_{1}+T]}$ не образуют материальных поверхностей. Таким образом, гребни ${\displaystyle \mathrm {FTLE} _{t_{0}+T}^{t_{1}+T}(x_{0})}$ при различных ${\displaystyle T}$ нельзя использовать для определять Лагранжевы объекты, такие как гиперболические ЛВП. Действительно, локально самый сильный отражающий материал покрывает поверхность ${\displaystyle [t_{0},t_{1}]}$ обычно не будет играть ту же роль в ${\displaystyle [t_{0}+T,t_{1}+T]}$ и, следовательно, его развивающееся положение во времени ${\displaystyle t_{0}+T}$ не будет гребнем для ${\displaystyle \mathrm {FTLE} _{t_{0}+T}^{t_{1}+T}}$. Тем не менее, развитие гребней FTLE второй производной^[20] вычисляется по интервалам скольжения вида ${\displaystyle [t_{0}+T,t_{1}+T]}$ были идентифицированы некоторыми авторами в целом с LCS.^[20] В поддержку этой идентификации также часто утверждают, что поток материала через такие выступы FTLE со скользящим окном обязательно должен быть небольшим.^{[20][21][22][23]}

Идентификация "FTLE ridge = LCS",^[20][21] однако страдает от следующих концептуальных и математических проблем:

• Гребни второй производной FTLE обязательно являются прямыми линиями и, следовательно, не существуют в физических задачах.^[24][25]
• Гребни FTLE рассчитываются по скользящим временным окнам ${\displaystyle [t_{0}+T,t_{1}+T]}$ с различными ${\displaystyle T}$ обычно нет Лагранжиан и поток через них, как правило, не мал.^[26]
• В частности, широко цитируемая формула флюса материала^[20][21][22] для гребней FTLE неверный,^[3][26] даже для прямых гребней FTLE
• Гребни FTLE отмечают гиперболические положения LCS, но также выделяют поверхности с высоким сдвигом.^[17] В приложениях часто возникает запутанная смесь обоих типов поверхностей (см. Пример на рис. 6).
• Есть несколько других типов LCS (эллиптических и параболических) помимо гиперболических LCS, выделенных гребнями FTLE.^[3]

Локальный вариационный подход: усадка и растяжение поверхностей

Локальная вариационная теория гиперболических ЛВП основана на их первоначальном определении как наиболее сильно отталкивающие или отталкивающие материальные поверхности в потоке за интервал времени. ${\displaystyle [t_{0},t_{1}]}$.^[1] В начальной точке ${\displaystyle x_{0}}$ , позволять ${\displaystyle n_{0}}$обозначим единицу нормали к исходной поверхности материала ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{0})}$ (см. рис. 6). Благодаря неизменности материальных линий касательное пространство ${\displaystyle T_{x_{0}}{\mathcal {M}}(t_{0})}$ отображается в касательное пространство из ${\displaystyle T_{x_{1}}{\mathcal {M}}(t_{1})}$по линеаризованной карте потока ${\displaystyle \nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})}$. В то же время изображение нормального ${\displaystyle n_{0}}$ нормально под ${\displaystyle \nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})}$ обычно не остается нормальным ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{1})}$.Поэтому помимо обычной составляющей длины ${\displaystyle \rho _{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0,}n_{0})}$, перенесенная нормаль также имеет тангенциальную составляющую длины ${\displaystyle \sigma _{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0},n_{0})}$ (см. рис. 7).

Рис. 7. Линеаризованная геометрия потока вдоль поверхности развивающегося материала.

Если ${\displaystyle \rho _{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0},n_{0})>1}$, то развивающаяся материальная поверхность ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t)}$ строго отталкивает близлежащие траектории к концу временного интервала ${\displaystyle [t_{0},t_{1}]}$. По аналогии, ${\displaystyle \rho _{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0},n_{0})<1}$сигнализирует, что ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t)}$ строго притягивает близлежащие траектории вдоль своих нормальных направлений. А отталкивающий (притягивающий) LCS за интервал ${\displaystyle [t_{0},t_{1}]}$ можно определить как поверхность материала ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t)}$ чье чистое отталкивание ${\displaystyle \rho _{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0},n_{0})}$ поточечно максимальна (минимальна) относительно возмущений исходного нормального векторного поля ${\displaystyle n_{0}}$. Как и ранее, мы называем коллективное отталкивание и привлечение LCS как гиперболические ЛСК.^[1]

Решение этих принципов локального экстремума для гиперболических ЛВП в двух и трех измерениях дает единичные нормальные векторные поля, к которым гиперболические ЛВП должны касаться всюду.^[27][28][29] Существование таких нормальных поверхностей также требует Условие интегрируемости типа Фробениуса в трехмерном случае. Все эти результаты можно резюмировать следующим образом:^[3]

Условия гиперболического ЛВП из локальной вариационной теории в размерностях n = 2 и n = 3

LCS	Нормальное векторное поле ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{0})}$ за ${\displaystyle n=2,3}$	ODE для ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{0})}$ для n = 2	PDE типа Фробениуса для ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{0})}$ для n = 3
Привлечение	${\displaystyle \xi _{1}(x_{0})}$	${\displaystyle x_{0}^{\prime }=\xi _{2}(x_{0})}$ (растянуть линии)	${\displaystyle \left\langle \nabla \times \xi _{1}(x_{0}),\xi _{1}(x_{0})\right\rangle =0}$ (растягивать поверхности)
Отталкивание	${\displaystyle \xi _{n}(x_{0})}$	${\displaystyle x_{0}^{\prime }=\xi _{1}(x_{0})}$ (линии усадки)	${\displaystyle \left\langle \nabla \times \xi _{3}(x_{0}),\xi _{3}(x_{0})\right\rangle =0}$ (усадочные поверхности)

Отталкивающие LCS получаются как наиболее отталкивающие линии усадки, начиная с локальных максимумов ${\displaystyle \lambda _{2}(x_{0})}$. Привлекающие ЛВП получаются как наиболее притягивающие линии растяжения, начиная с локальных минимумов ${\displaystyle \lambda _{1}(x_{0})}$. Эти отправные точки служат начальными положениями исключительных седловых траекторий в потоке. Пример локального вариационного вычисления отталкивающей ЛСК показан на фиг. 8. Вычислительный алгоритм доступен в LCS Tool.

Рис. 8. Отталкивающая LCS, визуализированная как гребень FTLE (слева) и вычисленная точно как линия сжатия (справа), то есть решение ОДУ. ${\displaystyle x_{0}^{\prime }=\xi _{1}(x_{0})}$ начиная с глобального максимума ${\displaystyle \lambda _{2}(x_{0})}$.^[27] (Изображение: Мохаммад Фаразманд)

В трехмерных потоках, вместо решения УЧП Фробениуса (см. Таблицу выше) для гиперболических ЛВП, более простой подход состоит в том, чтобы построить пересечения гиперболических ЛВП с выбранными 2D плоскостями и численно подогнать поверхность к большому количеству таких кривых пересечения. Обозначим единичную нормаль двумерной плоскости ${\displaystyle \Pi }$ к ${\displaystyle n_{\Pi }}$. Кривая пересечения двумерной отражающей поверхности ЛВП с плоскостью ${\displaystyle \Pi }$ нормально для обоих ${\displaystyle n_{\Pi }}$ и к агрегату нормальному ${\displaystyle \xi _{3}(x_{0})}$ LCS. Как следствие, кривая пересечения ${\displaystyle x_{0}(s)}$ удовлетворяет ОДУ

${\displaystyle x_{0}^{\prime }=\xi _{3}(x_{0})\times n_{\Pi },}$

чьи траектории мы называем уменьшенные линии усадки.^[29] (Строго говоря, это уравнение не является обыкновенным дифференциальным уравнением, учитывая, что его правая часть является не векторным полем, а полем направлений, которое, как правило, не ориентируется глобально). Пересечения гиперболических ЛВП с ${\displaystyle \Pi }$ являются самыми быстрыми сокращающимися линиями усадки. Определение таких линий усадки в гладком семействе близлежащих ${\displaystyle \Pi }$ плоскости, а затем подгонка поверхности к семейству кривых, полученному таким образом, дает численное приближение 2D-отражающей LCS.^[29]

Глобальный вариационный подход: линии сжатия и растяжения как нулевые геодезические

Поверхность материала в целом испытывает сдвиг и деформацию при деформации, которые непрерывно зависят от начальных условий благодаря непрерывности карты. ${\displaystyle F_{t_{0}}^{t}}$. Усредненная деформация и сдвиг в пределах полосы ${\displaystyle {\mathcal {O}}(\epsilon )}$-закрыть линии материала, поэтому обычно ${\displaystyle {\mathcal {O}}(\epsilon )}$ вариации внутри такой полосы. геодезическая теория ЛВС ищет исключительно согласованные места, где эта общая тенденция не срабатывает, что приводит к на порядок меньшей изменчивости сдвига или деформации, чем обычно ожидается на ${\displaystyle {\mathcal {O}}(\epsilon )}$ полоска. В частности, геодезическая теория ищет ЛВП как особые материальные линии, вокруг которых ${\displaystyle {\mathcal {O}}(\epsilon )}$ полосы материала не показывают ${\displaystyle {\mathcal {O}}(\epsilon )}$ изменчивость либо в сдвиге, усредненном по материалу (Бессрезные LCS) или в средней деформации по линии материала (Без напряжения или же Эллиптические ЛСК). Такие ЛВП оказываются нулевыми геодезическими соответствующих метрические тензоры определяется полем деформации - отсюда и название этой теории.

НСД без сдвига оказались нулевые геодезические из Лоренцева метрика тензор ${\displaystyle D_{t_{0}}^{t_{1}}}$ определяется как^[30]

${\displaystyle D_{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})={\frac {1}{2}}\left[C_{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})\Omega -\Omega C_{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})\right],\qquad \Omega ={\begin{pmatrix}0&-1\\1&0\\\end{pmatrix}}.}$

Можно доказать, что такие нулевые геодезические являются тензорными линиями тензора деформаций Коши – Грина, т.е. касаются поля направлений, образованного полями собственных векторов деформации ${\displaystyle \xi _{i}(x_{0})}$.^[30] Конкретно, отталкивание LCS траектории ${\displaystyle x_{0}^{\prime }=\xi _{1}(x_{0})}$ начиная с локальных максимумов ${\displaystyle \lambda _{2}(x_{0})}$ поле собственных значений. По аналогии, привлечение LCS траектории ${\displaystyle x_{0}^{\prime }=\xi _{2}(x_{0})}$ начиная с локальных минимумов ${\displaystyle \lambda _{1}(x_{0})}$ поле собственных значений. Это согласуется с выводом локальной вариационной теории ЛВП. Однако геодезический подход также проливает больше света на надежность гиперболических LCS: гиперболические LCS преобладают только как стационарные кривые усредненного функционала сдвига при вариациях, которые оставляют свои конечные точки фиксированными. Этому следует противопоставить параболические ЛСК (см. Ниже), которые также являются ЛСК без сдвига, но преобладают в качестве стационарных кривых для функционала сдвига даже при произвольных изменениях. Как следствие, индивидуальные траектории объективны, и утверждения о связанных структурах, которые они образуют, также должны быть объективными.

Пример применения показан на рис. 9, где внезапное появление гиперболического ядра (самая сильная притягивающая часть линии растяжения) внутри разлива нефти вызвало заметная нестабильность тигрового хвоста в виде разлива нефти.

Эллиптические ЛСК

Эллиптические LCS представляют собой замкнутые и вложенные материальные поверхности, которые действуют как строительные блоки лагранжевых эквивалентов вихрей, то есть области траекторий с преобладанием вращения, которые обычно пересекают фазовое пространство без существенного растяжения или складывания. Они имитируют поведение Торы Колмогорова – Арнольда – Мозера (КАМ) которые образуют эллиптические области в Гамильтоновы системы. Когерентности можно достичь либо через их однородное вращение материала, либо через их свойства однородного растяжения.

Вращательная когерентность от полярного угла вращения (PRA)

В качестве простейшего подхода к вращательной когерентности можно определить эллиптическая ЛСК как трубчатая поверхность материала, вдоль которой небольшие объемы материала совершают одно и то же чистое вращение за промежуток времени ${\displaystyle [t_{0},t_{1}]}$ представляет интерес.^[31]Проблема в том, что в каждом элементе материального объема все отдельные волокна материала (касательные векторы к траекториям) совершают разные вращения.

Чтобы получить четко определенное объемное вращение для каждого элемента материала, можно использовать уникальные левый и правый полярные разложения градиента потока в виде

${\displaystyle \nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}=R_{t_{0}}^{t_{1}}U_{t_{0}}^{t_{1}}=V_{t_{0}}^{t_{1}}R_{t_{0}}^{t_{1}},}$

где собственный ортогональный тензор ${\displaystyle R_{t_{0}}^{t_{1}}}$ называется тензор вращения и симметричные положительно определенные тензоры ${\displaystyle U_{t_{0}}^{t_{1}},V_{t_{0}}^{t_{1}}}$ называются левый тензор растяжения и правый тензор растяжения, соответственно.

Поскольку тензор деформаций Коши – Грина можно записать как

${\displaystyle C_{t_{0}}^{t_{1}}=[\nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}]^{T}\nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}=U_{t_{0}}^{t_{1}}U_{t_{0}}^{t_{1}}=V_{t_{0}}^{t_{1}}V_{t_{0}}^{t_{1}},}$

локальное деформирование материала, описываемое собственными значениями и собственными векторами ${\displaystyle C_{t_{0}}^{t_{1}}}$ полностью захватываются сингулярными значениями и сингулярными векторами тензоров растяжения. Остающийся фактор в градиенте деформации представлен как ${\displaystyle R_{t_{0}}^{t_{1}}}$, интерпретируемая как компонент объемного твердотельного вращения элементов объема. В плоских движениях это вращение определяется относительно нормали к плоскости. В трех измерениях вращение определяется относительно оси, определяемой собственным вектором ${\displaystyle R_{t_{0}}^{t_{1}}}$ соответствующая его единичному собственному значению. В многомерных потоках тензор вращения нельзя рассматривать как вращение вокруг одной оси.

Рисунок 10а. Elliptic LCSs revealed by closed level curves of the PRA distribution in a two-dimensional turbulence simulation. (Image: Mohammad Farazmand)^[31]

Figure 10b. Elliptic LCSs revealed by closed level curves of the PRA distribution in the steady ABC flow. (Image: Mohammad Farazmand)^[31]

In two and three dimensions, therefore, there exists a polar rotation angle (PRA) ${\displaystyle \theta _{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})}$ that characterises the material rotation generated by ${\displaystyle R_{t_{0}}^{t_{1}}}$ for a volume element centered at the initial condition ${\displaystyle x_{0}}$. This PRA is well-defined up to multiples of ${\displaystyle 2\pi }$. For two-dimensional flows, the PRA can be computed from the invariants of ${\displaystyle C_{t_{0}}^{t_{1}}}$ using the formulas^[31]

${\displaystyle {\begin{aligned}\cos \theta _{t_{0}}^{t_{1}}&={\frac {\langle \xi _{i},\nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}\xi _{i}\rangle }{\sqrt {\lambda _{i}}}},\quad i=1\,\,or\,\,\,2,\\\sin \theta _{t_{0}}^{t_{1}}&=\left(-1\right)^{j}{\frac {\langle \xi _{i},\nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}\xi _{j}\rangle }{\sqrt {\lambda _{j}}}},\qquad (i,j)=(1,2)\,\,or\,\,(2,1),\\\end{aligned}}}$

which yield a four-quadrant version of the PRA via the formula

${\displaystyle \theta _{t_{0}}^{t}=\left[1-{\rm {sign\,}}\left(\sin \theta _{t_{0}}^{t}\right)\right]\pi +{\rm {sign\,}}\left(\sin \theta _{t_{0}}^{t}\right)\cos ^{-1}\left(\cos \theta _{t_{0}}^{t}\right).}$

For three-dimensional flows, the PRA can again be computed from the invariants of ${\displaystyle C_{t_{0}}^{t_{1}}}$ из формул^[31]

${\displaystyle {\begin{aligned}\cos \theta _{t_{0}}^{t}&={\frac {1}{2}}\left(\sum _{i=1}^{3}{\frac {\left\langle \xi _{i},\nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}\xi _{i}\right\rangle }{\sqrt {\lambda _{i}}}}-1\right),\\\sin \theta _{t_{0}}^{t}&={\frac {\left\langle \xi _{i},\nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}\xi _{j}\right\rangle -\left\langle \xi _{j},\nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}\xi _{i}\right\rangle }{2\epsilon _{ijk}e_{k}}},\qquad i\neq j,\end{aligned}}}$

куда ${\displaystyle \epsilon _{ijk}}$ это Levi-Civita symbol, ${\displaystyle \mathbf {e} =\left\{e_{k}\right\}}$ is the eigenvector corresponding to the unit eigenvector of the matrix ${\displaystyle \left[K_{t_{0}}^{t}\right]_{jk}=\left\langle \xi _{j},\nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}\xi _{k}\right\rangle /{\sqrt {\lambda _{k}}}}$.

Время ${\displaystyle t_{0}}$ positions of elliptic LCSs are visualized as tubular level sets of the PRA distribution ${\displaystyle \theta _{t_{0}}^{t}}$. In two-dimensions, therefore, (polar) elliptic LCSs are simply closed level curves of the PRA, which turn out to be objective.^[31] In three dimensions, (polar) elliptic LCSs are toroidal or cylindrical level surfaces of the PRA, which are, however, not objective and hence will generally change in rotating frames. Coherent Lagrangian vortex boundaries can be visualized as outermost members of nested families of elliptic LCSs. Two- and three-dimensional examples of elliptic LCS revealed by tubular level surfaces of the PRA are shown in Fig. 10a-b.

Rotational coherence from the Lagrangian-averaged vorticity deviation (LAVD)

The level sets of the PRA are objective in two dimensions but not in three dimensions. An additional shortcoming of the polar rotation tensor is its dynamical inconsistency: polar rotations computed over adjacent sub-intervals of a total deformation do not sum up to the rotation computed for the full-time interval of the same deformation.^[32] Поэтому пока ${\displaystyle R_{t_{0}}^{t_{1}}}$ is the closest rotation tensor to ${\displaystyle \nabla F_{t_{0}}^{t_{1}}}$ в ${\displaystyle L^{2}}$ norm over a fixed time interval ${\displaystyle [t_{0},t_{1}]}$, these piecewise best fits do not form a family of rigid-body rotations as ${\displaystyle t_{0}}$ и ${\displaystyle ,t_{1}}$ разнообразны. For this reason, rotations predicted by the polar rotation tensor over varying time intervals divert from the experimentally observed mean material rotation of fluid elements.^[32][33]

Figure 11a: Rotationally coherent mesoscale eddy boundaries in the ocean at time t0 = November 11, 2006, identified from satellite-based surface velocities, using the integration time t1-t0=90 days. The boundaries are identified as outermost closed contours of the LAVD with small convexity deficiency. Also shown in the background is the contour plot of the LAVD field for reference. (Image: Alireza Hadjighasem)^[33]

Figure 11b: Materially advected rotationally coherent mesoscale eddy boundaries and eddy centers in the ocean, along with representative inertial particle trajectories initialised on the eddy boundaries. The eddy centers are obtained as local maxima of the LAVD field. As can be proven mathematically, heavy particles (cyan) converge to the centers of anti-cyclonic (clockwise) eddies. Light particles (black) converge to the centers of cyclonic (clockwise) eddies. (Movie: Alireza Hadjighasem)^[33]

An alternative to the classic polar decomposition provides a resolution to both the non-objectivity and the dynamic inconsistency issue. Specifically, the Dynamic Polar Decomposition (DPD)^[32] of the deformation gradient is also of the form

${\displaystyle \nabla F_{t_{0}}^{t}=O_{t_{0}}^{t}M_{t_{0}}^{t}=N_{t_{0}}^{t}O_{t_{0}}^{t},}$

where the proper orthogonal tensor ${\displaystyle O_{t_{0}}^{t}}$ это dynamic rotation tensor and the non-singular tensors ${\displaystyle M_{t_{0}}^{t},N_{t_{0}}^{t}}$ являются left dynamic stretch tensor и right dynamic stretch tensor, соответственно. Just as the classic polar decomposition, the DPD is valid in any finite dimension. Unlike the classic polar decomposition, however, the dynamic rotation and stretch tensors are obtained from solving linear differential equations, rather than from matrix manipulations. Особенно, ${\displaystyle O_{t_{0}}^{t}=\nabla _{a_{0}}a(t)}$ is the deformation gradient of the purely rotational flow

${\displaystyle {\dot {a}}=W\left(x(t;x_{0}),t\right)a,}$

и ${\displaystyle M_{t_{0}}^{t}=\nabla _{b_{0}}b(t)}$ is the deformation gradient of the purely straining flow

${\displaystyle {\dot {b}}=O_{t}^{t_{0}}S\left(x(t;x_{0}),t\right)O_{t_{0}}^{t}b.}$.

The dynamic rotation tensor ${\displaystyle O_{t_{0}}^{t}}$ can further be factorized into two deformation gradients: one for a spatially uniform (rigid-body) rotation, and one that deviates from this uniform rotation:

${\displaystyle O_{t_{0}}^{t}=\Phi _{t_{0}}^{t}\Theta _{t_{0}}^{t}.}$

As a spatially independent rigid-body rotation, the proper orthogonal relative rotation tensor ${\displaystyle \Phi _{t_{0}}^{t}=\partial _{\alpha _{0}}\alpha (t)}$ is dynamically consistent, serving as the deformation gradient of the relative rotation flow

${\displaystyle {\dot {\alpha }}=\left[W\left(x(t;x_{0}),t\right)-{\bar {W}}\left(t\right)\right]\alpha .}$

In contrast, the proper orthogonal mean rotation tensor ${\displaystyle \Theta _{t_{0}}^{t}=D_{\beta _{0}}\beta (t)}$ is the deformation gradient of the mean-rotation flow

${\displaystyle {\dot {\beta }}=\Phi _{t}^{t_{0}}{\bar {W}}\left(t\right)\Phi _{t_{0}}^{t}\beta .}$

The dynamic consistency of ${\displaystyle \Phi _{t_{0}}^{t}}$ implies that the total angle swept by ${\displaystyle \Phi _{t_{0}}^{t}}$ around its own axis of rotation is dynamically consistent. Этот intrinsic rotation angle ${\displaystyle \psi _{t_{0}}^{t}(x_{0})}$ is also objective, and turns out to equal to one half of the Lagrangian-averaged vorticity deviation (LAVD).^[33] The LAVD is defined as the trajectory-averaged magnitude of the deviation of the vorticity from its spatial mean. With the vorticity ${\displaystyle \omega (x,t)=\nabla \times v(x,t)}$ and its spatial mean

${\displaystyle {\bar {\omega }}(t)={\frac {\int _{U(t)}\omega (x,t)\,dV}{\mathrm {vol} \,(U(t))}},}$

the LAVD over a time interval ${\displaystyle [t_{0},t_{1}]}$ therefore takes the form^[33]

${\displaystyle \mathrm {LAVD} _{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0}):=\int _{t_{0}}^{t_{1}}\left|\omega (x(s;x_{0}),s)-{\bar {\omega }}(s)\right|\,ds,}$

с ${\displaystyle U(t)}$ denoting the (possibly time-varying) domain of definition of the velocity field ${\displaystyle v(x,t)}$. This result applies both in two- and three dimensions, and enables the computation of a well-defined, objective and dynamically consistent material rotation angle along any trajectory.

Figure 11c: A rotationally coherent mesoscale eddy (yellow) in the Southern Ocean State Estimate (SOSE) ocean model at t0 = May 15, 2006, computed as a tubular LAVD level surface over t1-t0=120 days. Also shown are nearby LAVD level surfaces to illustrate the rotational incoherence outside the eddy. (Image: Alireza Hadjighasem)^[33]

Outermost complex tubular level curves of the LAVD define initial positions of rotationally coherent material vortex boundaries in two-dimensional unsteady flows (see Fig. 11a). By construction, these boundaries may exhibit transverse filamentation, but any developing filament keeps rotating with the boundary, without global transverse departure form the material vortex. (Exceptions are inviscid flows where such a global departure of LAVD level surfaces from a vortex is possible as fluid elements preserve their material rotation rate for all times^[33]). Remarkably, centers of rotationally coherent vortices (defined by local maxima of the LAVD field) can be proven to be the observed centers of attraction or repulsion for finite-size (inertial) particle motion in geophysical flows (see Fig. 11b).^[33] In three-dimensional flows, tubular level surfaces of the LAVD define initial positions of two-dimensional eddy boundary surfaces (see Fig. 11c) that remain rotationally coherent over a time intcenter|erval ${\displaystyle [t_{0},t_{1}]}$ (see Fig. 11d).

Fig. 11c Material advection of a rotationally coherent Lagrangian vortex and its core in the 3D SOSE model data set. (Animation: Alireza Hadjighasem)^[33]

Stretching-based coherence from a local variational approach: Shear surfaces

The local variational theory of elliptic LCSs targets material surfaces that locally maximize material shear over the finite time interval ${\displaystyle [t_{0},t_{1}]}$ of interest. This means that at initial point each point ${\displaystyle x_{0}\in {\mathcal {M}}(t_{0})}$ of an elliptic LCS ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t)}$, the tangent space ${\displaystyle T_{x_{0}}{\mathcal {M}}(t_{0})}$ is the plane along which the local Lagrangian shear ${\displaystyle \sigma _{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})}$ is maximal (cf. Fig 7).

Introducing the two-dimensional shear vector field

${\displaystyle \eta ^{\pm }(x_{0}):={\sqrt {\frac {\lambda _{2}(x_{0})-1}{\lambda _{2}(x_{0})-\lambda _{1}(x_{0})}}}\xi _{1}(x_{0})\pm {\sqrt {\frac {1-\lambda _{1}(x_{0})}{\lambda _{2}(x_{0})-\lambda _{1}(x_{0})}}}\xi _{2}(x_{0}),}$

and the three-dimensional shear normal vector field

${\displaystyle n_{\pm }(x_{0})={\sqrt {\frac {\sqrt {\lambda _{1}(x_{0})}}{{\sqrt {\lambda _{1}(x_{0})}}+{\sqrt {\lambda _{3}(x_{0})}}}}}\xi _{1}(x_{0})\pm {\sqrt {\frac {\sqrt {\lambda _{3}(x_{0})}}{{\sqrt {\lambda _{1}(x_{0})}}+{\sqrt {\lambda _{3}(x_{0})}}}}}\xi _{3}(x_{0}),}$

the criteria for two- and three-dimensional elliptic LCSs can be summarized as follows:^[29][34]

Ellipitic LCS conditions from local variational theory in dimensions n=2 and n=3

LCS	Normal vector field of ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{0})}$ for n=3	ODE for ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{0})}$ for n=2	Frobenius-type PDE for ${\displaystyle {\mathcal {M}}(t_{0})}$ for n=3
Elliptic	${\displaystyle n_{\pm }(x_{0})}$	${\displaystyle x_{0}^{\prime }=\eta ^{\pm }(x_{0})}$ (shear lines)	${\displaystyle \langle \nabla \times n_{\pm }(x_{0}),n_{\pm }(x_{0})\rangle =0}$ (shear surfaces)

For 3D flows, as in the case of hyperbolic LCSs, solving the Frobenius PDE can be avoided. Instead, one can construct intersections of a tubular elliptic LCS with select 2D planes, and fit a surface numerically to a large number of these intersection curves. As for hyperbolic LCSs above, let us denote the unit normal of a 2D plane ${\displaystyle \Pi }$ к ${\displaystyle n_{\Pi }}$. Again, the intersection curves of elliptic LCSs with the plane ${\displaystyle \Pi }$ are normal to both ${\displaystyle n_{\Pi }}$ and to the unit normal ${\displaystyle n_{\pm }(x_{0})}$ of the LCS. As a consequence, an intersection curve ${\displaystyle x_{0}(s)}$ satisfies the reduced shear ODE

${\displaystyle x_{0}^{\prime }=n_{\pm }(x_{0})\times n_{\Pi },}$

whose trajectories we refer to as reduced shear lines.^[29] (Strictly speaking, the reduced shear ODE is not an ordinary differential equation, given that its right-hand side is not a vector field, but a direction field, which is generally not globally orientable). Intersections of tubular elliptic LCSs with ${\displaystyle \Pi }$ are limit cycles of the reduced shear ODE. Determining such limit cycles in a smooth family of nearby ${\displaystyle \Pi }$ planes, then fitting a surface to the limit cycle family yields a numerical approximation for 2D shear surface. A three-dimensional example of this local variational computation of an elliptic LCS is shown in Fig. 11.^[29]

Figure 11: An elliptic Lagrangian Coherent Structure (or LCS, in green, on the left) and its advected position under the flow map (on the right) of a chaotically forced ABC flow. Also shown in green is a circle of initial conditions placed around the LCS (on the left), advected for the same amount of time (on the right). Image: Daniel Blazevski.

Stretching-based coherence from a global variational approach: lambda-lines

Figure 13. Nested family of elliptic LCSs, obtained as ${\displaystyle \lambda }$-lines, forming transport barriers around the Большое красное пятно (GRS) of Jupiter. These LCSs were identified in a two-dimensional, unsteady velocity field reconstructed from a video footage of Jupiter.^[35] The color indicates the corresponding values of the parameter ${\displaystyle \lambda }$. Also shown is the perfectly coherent (${\displaystyle \lambda =1}$-line) bounding the core of the GRS, as well as the outermost elliptic LCS serving as the Lagrangian vortex boundary of the GRS. Image:Alireza Hadjighasem.

As noted above under hyperbolic LCSs, a global variational approach has been developed in two dimensions to capture elliptic LCSs as closed stationary curves of the material-line-averaged Lagrangian strain functional.^[3][36] Such curves turn out to be closed null-geodesics of the generalized Green–Lagrange strain tensor family ${\displaystyle {\frac {1}{2}}(C_{t_{0}}^{t_{1}}-\lambda I)}$, куда ${\displaystyle \lambda >0}$ is a positive parameter (Lagrange multiplier). The closed null-geodesics can be shown to coincide with limit cycles of the family of direction fields

${\displaystyle \eta _{\lambda }^{\pm }(x_{0}):={\sqrt {\frac {\lambda _{2}(x_{0})-\lambda ^{2}}{\lambda _{2}(x_{0})-\lambda _{1}(x_{0})}}}\xi _{1}(x_{0})\pm {\sqrt {\frac {\lambda ^{2}-\lambda _{1}(x_{0})}{\lambda _{2}(x_{0})-\lambda _{1}(x_{0})}}}\xi _{2}(x_{0}),}$

Обратите внимание, что для ${\displaystyle \lambda =1}$, the direction field ${\displaystyle \eta _{\lambda }^{\pm }(x_{0}}$ coincides with the direction field ${\displaystyle \eta ^{\pm }(x_{0}}$ for shearlines obtained above from the local variational theory of LCSs.

Trajectories of ${\displaystyle \eta _{\lambda }^{\pm }}$ упоминаются как ${\displaystyle \lambda }$-lines. Remarkably, they are initial positions of material lines that are infinitesimally uniformly stretching under the flow map ${\displaystyle F_{t_{0}}^{t_{1}}}$. Specifically, any subset of a ${\displaystyle \lambda }$-line is stretched by a factor of ${\displaystyle \lambda }$ между временами ${\displaystyle t_{0}}$ и ${\displaystyle t_{1}}$. As an example, Fig. 13 shows elliptic LCSs identified as closed ${\displaystyle \lambda }$-lines within the Большое красное пятно of Jupiter.^[35]

Parabolic LCSs

Parabolic LCSs are shearless material surfaces that delineate cores of jet-type sets of trajectories. Such LCSs are characterized by both low stretching (because they are inside a non-stretching structure), but also by low shearing (because material shearing is minimal in jet cores).

Diagnostic approach: Finite-time Lyapunov exponents (FTLE) trenches

Since both shearing and stretching are as low as possible along a parabolic LCS, one may seek initial positions of such material surfaces as траншеи of the FTLE field ${\displaystyle FTLE_{t_{0}}^{t_{1}}(x_{0})}$.^[37][38] A geophysical example of a parabolic LCS (generalized jet core) revealed as a trench of the FTLE field is shown in Fig. 14a.

Global variational approach: Heteroclinic chains of null-geodesics

In two dimensions, parabolic LCSs are also solutions of the global shearless variational principle described above for hyperbolic LCSs.^[30] As such, parabolic LCSs are composed of shrink lines and stretch lines that represent geodesics of the Лоренциан метрический тензор ${\displaystyle D_{t_{0}}^{t_{1}}}$. In contrast to hyperbolic LCSs, however, parabolic LCSs satisfy more robust boundary conditions: they remain stationary curves of the material-line-averaged shear functional even under variations to their endpoints. This explains the high degree of robustness and observability that jet cores exhibit in mixing. This is to be contrasted with the highly sensitive and fading footprint of hyperbolic LCSs away from strongly hyperbolic regions in diffusive tracer patterns.

Under variable endpoint boundary conditions, initial positions of parabolic LCSs turn out to be alternating chains of shrink lines and stretch lines that connect singularities of these line fields.^[3][30] These singularities occur at points where ${\displaystyle \lambda _{1}(x_{0})=\lambda _{2}(x_{0})}$, and hence no infinitesimal deformation takes place between the two time instances ${\displaystyle t_{0}}$ и ${\displaystyle t_{1}}$. Fig. 14b shows an example of parabolic LCSs in Jupiter's atmosphere, located using this variational theory.^[35] The chevron-type shapes forming out of circular material blobs positioned along the jet core is characteristic of tracer deformation near parabolic LCSs.

Figure 14b: Parabolic LCSs delineating unsteady Lagrangian jet cores in the atmosphere of Jupiter.^[35] Also shown is the evolution of the elliptic LCS marking the boundary of the Great Red Spot. Video:Alireza Hadjighasem.

Software packages for LCS computations

Geodesic computation of 2D гиперболический и эллиптический LCS:

• LCS Tool (исходный код )

Automated geodesic computation of 2D эллиптический LCS:

• Elliptic_LCS_2D (https://github.com/LCSETH source code])

Computation of 2D and 3D rotational эллиптический LCS:

• Lagrangian-Averaged-Vorticity-Deviation-LAVD (https://github.com/LCSETH source code])

Particle advection and Finite-Time Lyapunov Exponent расчет:

• ManGen^[39] (исходный код )
• LCS MATLAB Kit^[40] (исходный код )
• FlowVC^[41] (исходный код )
• cuda_ftle^[42] (исходный код )
• CTRAJ^[43]
• Новичок^[44] (исходный код )
• FlowTK^[45] (исходный код )

Смотрите также

• Турбулентность
• Теория хаоса
• Теория динамических систем

Рекомендации

1. Haller, G.; Yuan, G. (2000). "Lagrangian coherent structures and mixing in two-dimensional turbulence". Physica D: нелинейные явления. 147 (3–4): 352. Bibcode:2000PhyD..147..352H. Дои:10.1016/S0167-2789(00)00142-1.
2. Peacock, T.; Haller, G. (2013). "Lagrangian coherent structures: The hidden skeleton of fluid flows". Физика сегодня. 66 (2): 41. Bibcode:2013PhT....66b..41P. Дои:10.1063/PT.3.1886.
3. Haller, G. (2015). "Lagrangian Coherent Structures". Ежегодный обзор гидромеханики. 47 (1): 137–162. Bibcode:2015AnRFM..47..137H. Дои:10.1146/annurev-fluid-010313-141322.
4. Bozorgmagham, A. E.; Ross, S. D.; Schmale, D. G. (2013). "Real-time prediction of atmospheric Lagrangian coherent structures based on forecast data: An application and error analysis". Physica D: нелинейные явления. 258: 47–60. Bibcode:2013PhyD..258...47B. Дои:10.1016/j.physd.2013.05.003.
5. Bozorgmagham, A. E.; Ross, S. D. (2015). "Atmospheric Lagrangian coherent structures considering unresolved turbulence and forecast uncertainty". Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 22 (1–3): 964–979. Bibcode:2015CNSNS..22..964B. Дои:10.1016/j.cnsns.2014.07.011.
6. Olascoaga, M. J.; Haller, G. (2012). "Forecasting sudden changes in environmental pollution patterns". Труды Национальной академии наук. 109 (13): 4738–4743. Bibcode:2012PNAS..109.4738O. Дои:10.1073/pnas.1118574109. ЧВК  3323984. PMID  22411824.
7. Nencioli, F.; d'Ovidio, F.; Doglioli, A. M.; Petrenko, A. A. (2011). "Surface coastal circulation patterns by in-situ detection of Lagrangian coherent structures". Письма о геофизических исследованиях. 38 (17): n/a. Bibcode:2011GeoRL..3817604N. Дои:10.1029/2011GL048815.
8. Olascoaga, M. J.; Beron-Vera, F. J.; Haller, G.; Triñanes, J.; Iskandarani, M.; Coelho, E. F.; Haus, B. K.; Huntley, H. S.; Jacobs, G.; Kirwan, A. D.; Lipphardt, B. L.; Özgökmen, T. M.; h. м. Reniers, A. J.; Valle-Levinson, A. (2013). "Drifter motion in the Gulf of Mexico constrained by altimetric Lagrangian coherent structures". Письма о геофизических исследованиях. 40 (23): 6171. Bibcode:2013GeoRL..40.6171O. Дои:10.1002/2013GL058624.
9. Huhn, F.; von Kameke, A.; Pérez-Muñuzuri, V.; Olascoaga, M. J.; Beron-Vera, F. J. (2012). "The impact of advective transport by the South Indian Ocean Countercurrent on the Madagascar plankton bloom". Письма о геофизических исследованиях. 39 (6): н / д. Bibcode:2012GeoRL..39.6602H. Дои:10.1029/2012GL051246.
10. Peng, J.; Peterson, R. (2012). "Attracting structures in volcanic ash transport". Atmospheric Environment. 48: 230–239. Bibcode:2012AtmEn..48..230P. Дои:10.1016/j.atmosenv.2011.05.053.
11. Tallapragada, P.; Ross, S. D.; Schmale, D. G. (2011). «Лагранжевые когерентные структуры связаны с флуктуациями микробных популяций в воздухе». Хаос: междисциплинарный журнал нелинейной науки. 21 (3): 033122. Bibcode:2011Chaos..21c3122T. Дои:10.1063/1.3624930. HDL:10919/24411. PMID  21974657.
12. Али, С .; Шах, М. (2007). «Подход динамики лагранжевых частиц для сегментации массового потока и анализа устойчивости». Конференция IEEE 2007 года по компьютерному зрению и распознаванию образов. п. 1. CiteSeerX  10.1.1.63.4342. Дои:10.1109 / CVPR.2007.382977. ISBN  978-1-4244-1179-5.
13. Галлер, Г. (2001). «Лагранжевы структуры и скорость деформации в разделе двумерной турбулентности». Физика жидкостей. 13 (11): 3365–3385. Bibcode:2001PhFl ... 13.3365H. Дои:10.1063/1.1403336.
14. Галлер, Г. (2005). «Объективное определение вихря». Журнал гидромеханики. 525: 1–26. Bibcode:2005JFM ... 525 .... 1H. Дои:10.1017 / S0022112004002526.
15. Галлер, Г. (2001). «Отличительные материальные поверхности и когерентные структуры в трехмерных потоках жидкости». Physica D: нелинейные явления. 149 (4): 248–277. Bibcode:2001PhyD..149..248H. CiteSeerX  10.1.1.331.6383. Дои:10.1016 / S0167-2789 (00) 00199-8.
16. Mathur, M .; Haller, G .; Павлин, Т .; Ruppert-Felsot, J .; Суинни, Х. (2007). «Раскрытие лагранжевого скелета турбулентности». Письма с физическими проверками. 98 (14): 144502. Bibcode:2007ПхРвЛ..98н4502М. Дои:10.1103 / PhysRevLett.98.144502. PMID  17501277.
17. Галлер, Г. (2002). «Лагранжевые когерентные структуры по приближенным скоростным данным». Физика жидкостей. 14 (6): 1851–1861. Bibcode:2002PhFl ... 14.1851H. Дои:10.1063/1.1477449.
18. Kasten, J .; Petz, C .; Hotz, I .; Hege, H.C .; Noack, B.R .; Тадмор, Г. (2010). «Лагранжева характеристика следа от цилиндра». Физика жидкостей. 22 (9): 091108–091108–1. Bibcode:2010ФФл ... 22и1108К. Дои:10.1063/1.3483220.
19. Сандерсон, А. Р. (2014). "Альтернативная формулировка показателей Ляпунова для вычисления лагранжевых когерентных структур". Симпозиум по визуализации IEEE Pacific, 2014 г.. С. 277–280. CiteSeerX  10.1.1.657.3742. Дои:10.1109 / PacificVis.2014.27. ISBN  978-1-4799-2873-6.
20. Shadden, S.C .; Lekien, F .; Марсден, Дж. Э. (2005). «Определение и свойства лагранжевых когерентных структур из конечных показателей Ляпунова в двумерных апериодических потоках». Physica D: нелинейные явления. 212 (3–4): 271–304. Bibcode:2005PhyD..212..271S. Дои:10.1016 / j.physd.2005.10.007.
21. Lekien, F .; Shadden, S.C .; Марсден, Дж. Э. (2007). «Лагранжевы когерентные структуры в n-мерных системах» (PDF). Журнал математической физики. 48 (6): 065404. Bibcode:2007JMP .... 48f5404L. Дои:10.1063/1.2740025.
22. Шадден, С.С. (2005). «Учебник LCS». Архивировано из оригинал 23 июля 2012 г.
23. Липинский, Д .; Мохсени, К. (2010). «Алгоритм отслеживания гребня и оценка ошибки для эффективного вычисления лагранжевых когерентных структур». Хаос: междисциплинарный журнал нелинейной науки. 20 (1): 017504. Bibcode:2010Chaos..20a7504L. Дои:10.1063/1.3270049. PMID  20370294.
24. Norgard, G .; Бремер, П. Т. (2012). «Гребни второй производной - прямые линии и последствия для вычисления когерентных лагранжевых структур». Physica D: нелинейные явления. 241 (18): 1475. Bibcode:2012PhyD..241.1475N. Дои:10.1016 / j.physd.2012.05.006.
25. Schindler, B .; Peikert, R .; Fuchs, R .; Тайзель, Х. (2012). «Концепции хребта для визуализации лагранжевых когерентных структур». Топологические методы анализа и визуализации данных II. Математика и визуализация. п. 221. Дои:10.1007/978-3-642-23175-9_15. ISBN  978-3-642-23174-2.
26. Галлер, Г. (2011). «Вариационная теория гиперболических лагранжевых когерентных структур». Physica D: нелинейные явления. 240 (7): 574–598. Bibcode:2011PhyD..240..574H. Дои:10.1016 / j.physd.2010.11.010.
27. Фаразманд, М .; Галлер, Г. (2012). «Исправление и дополнение к« Вариационной теории гиперболических лагранжевых когерентных структур »[Physica D 240 (2011) 574–598]». Physica D: нелинейные явления. 241 (4): 439. Bibcode:2012PhyD..241..439F. Дои:10.1016 / j.physd.2011.09.013.
28. Фаразманд, М .; Галлер, Г. (2012). «Вычисление лагранжевых когерентных структур на основе их вариационной теории». Хаос: междисциплинарный журнал нелинейной науки. 22 (1): 013128. Bibcode:2012Chaos..22a3128F. Дои:10.1063/1.3690153. PMID  22463004.
29. Блазевский, Д .; Галлер, Г. (2014). «Гиперболические и эллиптические транспортные барьеры в трехмерных нестационарных потоках». Physica D: нелинейные явления. 273-274: 46–62. arXiv:1306.6497. Bibcode:2014PhyD..273 ... 46B. Дои:10.1016 / j.physd.2014.01.007.
30. Фаразманд, М .; Блазевский, Д .; Галлер, Г. (2014). «Несдвиговые транспортные барьеры в нестационарных двумерных потоках и картах». Physica D: нелинейные явления. 278-279: 44–57. arXiv:1308.6136. Bibcode:2014PhyD..278 ... 44F. Дои:10.1016 / j.physd.2014.03.008.
31. Фаразманд, Мохаммад; Халлер, Джордж (2016). «Полярный угол вращения определяет эллиптические острова в нестационарных динамических системах». Physica D: нелинейные явления. 315: 1–12. arXiv:1503.05970. Bibcode:2016PhyD..315 .... 1F. Дои:10.1016 / j.physd.2015.09.007.
32. Халлер, Джордж (2016). «Динамические тензоры вращения и растяжения из динамической полярной декомпозиции». Журнал механики и физики твердого тела. 86: 70–93. arXiv:1510.05367. Bibcode:2016JMPSo..86 ... 70H. Дои:10.1016 / j.jmps.2015.10.002.
33. Халлер, Джордж; Хаджигасем, Алиреза; Фаразманд, Мохаммад; Хун, Флориан (2016). «Объективное определение когерентных вихрей по завихренности». Журнал гидромеханики. 795: 136–173. arXiv:1506.04061. Bibcode:2016JFM ... 795..136H. Дои:10.1017 / jfm.2016.151.
34. Haller, G .; Берон-Вера, Ф. Дж. (2012). «Геодезическая теория транспортных преград в двумерных потоках». Physica D: нелинейные явления. 241 (20): 1680. Bibcode:2012PhyD..241.1680H. Дои:10.1016 / j.physd.2012.06.012.
35. Hadjighasem, A .; Галлер, Г. (2016). «Геодезические транспортные барьеры в атмосфере Юпитера: видеоанализ». SIAM Обзор. 58 (1): 69–89. arXiv:1408.5594. Дои:10.1137/140983665.
36. Haller, G .; Берон-Вера, Ф. Дж. (2013). «Когерентные лагранжевые вихри: черные дыры турбулентности». Журнал гидромеханики. 731: R4. arXiv:1308.2352. Bibcode:2013JFM ... 731R ... 4H. Дои:10.1017 / jfm.2013.391.
37. Beron-Vera, F.J .; Olascoaga, M.A.J .; Brown, M. G .; KoçAk, H .; Рыпина И.И. (2010). «Инвариантно-ториноподобные лагранжевые когерентные структуры в геофизических потоках». Хаос: междисциплинарный журнал нелинейной науки. 20 (1): 017514. Bibcode:2010Chaos..20a7514B. Дои:10.1063/1.3271342. PMID  20370304.
38. Beron-Vera, F.J .; Olascoaga, M.A.J .; Brown, M. G .; Кочак, Х. (2012). «Зональные струи как меридиональные транспортные барьеры в субтропической и полярной нижней стратосфере». Журнал атмосферных наук. 69 (2): 753. Bibcode:2012JAtS ... 69..753B. Дои:10.1175 / JAS-D-11-084.1.
39. Лекен, Франсуа; Кульетт, Чад. "ManGen 1.4.4". Архивировано из оригинал на 07.01.2009.
40. Дабири, Джон О. «Комплект LCS MATLAB».
41. Шадден, Шон С. «FlowVC».
42. Хименес, Раймонд; Ванкершавер, Йорис. "cuda_ftle". Архивировано из оригинал на 17.05.2011.
43. Миллс, Питер. «CTRAJ».
44. Дю Туа, Филип С. "Новичок". Архивировано из оригинал на 13.06.2010.
45. Амели, Сиаваш; Десаи, Йогин; Шадден, Шон С. (2014). «Разработка эффективного и гибкого конвейера для вычисления лагранжевой когерентной структуры» (PDF). В Пер-Тимо Бремере; Ингрид Хотц; Валерио Паскуччи; Рональд Пайкерт (ред.). Топологические методы анализа и визуализации данных III. Математика и визуализация. Springer. С. 201–215. Дои:10.1007/978-3-319-04099-8_13. ISBN  978-3-319-04099-8. ISSN  1612-3786. Архивировано из оригинал (PDF) на 2014-10-06.

Дополнительные документы по теме

• Salman, H .; Hesthaven, J. S .; Warburton, T .; Галлер, Г. (2006). «Прогнозирование переноса по лагранжевым когерентным структурам методом высокого порядка». Теоретическая и вычислительная гидродинамика. 21 (1): 39–58. Bibcode:2007ThCFD..21 ... 39S. Дои:10.1007 / s00162-006-0031-0.
• Грин, М. А .; Rowley, C.W .; Галлер, Г. (2007). «Обнаружение лагранжевых когерентных структур в трехмерной турбулентности». Журнал гидромеханики. 572: 111–120. Bibcode:2007JFM ... 572..111G. CiteSeerX  10.1.1.506.7756. Дои:10.1017 / S0022112006003648.