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Published byれれ しもとり Modified 約 7 年前
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★前回までの復習 ○無衝突自己重力多体系 ○無衝突ボルツマン方程式 ○ 定常解(平衡解)は? (strong)Jeans定理 積分量
○無衝突自己重力多体系 ○無衝突ボルツマン方程式 ○ 定常解(平衡解)は? (strong)Jeans定理 積分量 一方、 (巨大)楕円銀河:共通な特徴 定常状態か? *光度分布 *三軸不等楕円体 *速度分散の非等方性 しかし、二体散乱は効いていない violent relaxation Lynden-Bell分布? 質量発散、数値実験結果とは合わない
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Lynden-Bell分布でないとすると、実際は ◎3軸不等かつ速度分散が非等方
★3軸不等楕円銀河の力学構造の構築 Lynden-Bell分布でないとすると、実際は どんな力学構造をしているのだろうか? ◎3軸不等かつ速度分散が非等方 第3積分の存在!
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従って、非等方 E以外の積分あり(2つ) しかも、軸対称ではないので、角運動量ではない、 積分 ◎積分量3つ 規則的軌道(regular orbit)で 構成されているはず
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★まとめると、 三軸不等楕円体 ほとんど規則的な軌道で 構成されているはず 速度分散は等方に なってしまう regular orbitsで構成 Schwarzschild:regular orbitsによって、定常的 な三軸不等楕円ポテンシャルを 無矛盾に構築可能
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★Schwarzshildのself-consistent model Schwarzshild(1979)
*はじめて、3軸不等(triaxial)ポテンシャル中での定常状態の 存在を示した。
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★手法 ◎ρの構成
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◎これは何をやっていることに対応するか?
Cf.2次元系(1自由度系)
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★結果 regular orbit(box orbitとtube orbit)の 組み合わせで、定常状態の存在を示す ことができた
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○figure rotationがある場合 ○軸比を変化 ○ポテンシャルの形を変化
★その他の場合 ○figure rotationがある場合 ○軸比を変化 ○ポテンシャルの形を変化 Heisler et al.(1982), Clearly(1989),Martinet et al.(1988)など 様々な場合に軌道の安定性と分岐構造が解析されている。
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★解析的に解ける場合 変数分離型 Stackel potential *2次元の場合
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第2積分:
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★その後の発展 中心:core cuspがある場合 Merritt&Fridman(1996), Merritt(1996)
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★結果 ○中心部ではカオスがdominate。 ただし、weak cuspの場合の方がゆっくりと拡散。
○strong, weak cuspいずれの場合もregular orbitのみでは self-consistentモデルを構築できない ○stochastic orbitを入れれば構築できる “準平衡”(時間が経つと変化) ○fully mixed stochastic orbitを中心部で使う。 しかし、strongではできない。 *もし、strong cuspの存在が事実 triaxialではなく、spheroidであろう
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★Schwarzshild法の問題点 定常解の存在は分かるが・・・・・ 唯一性? 大局的な安定性? 実際は、どういう状態が選ばれやすいのか? *様々なモデル作り(template)に適しているかも
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★まとめと問題提起 ★Violent Relaxation 位相空間のミキシング カオス ★3体問題:カオス 大自由度系は もっと複雑?!
★まとめと問題提起 ★Violent Relaxation 位相空間のミキシング カオス ★3体問題:カオス 大自由度系は もっと複雑?! ★三軸不等楕円体 規則的軌道で構成 矛盾?? この二面性はどう説明されるのだろうか? 実は、ハミルトン系のカオス、エルゴード性とも 関連
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★ハミルトン系のカオスと安定カオス ★カオスとは? 完全可積分系 カオス ★完全可積分系 孤立積分:N個の保存量 はポアッソン括弧に 対して互いに包含的である
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例:1次元調和振動子
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★カオスの特徴と定量的判定 ◎特徴 ・非周期的運動 ・初期条件のずれが指数関数的に拡大 予測困難
◎特徴 ・非周期的運動 ・初期条件のずれが指数関数的に拡大 予測困難 ◎定量化 Lyapunov exponent: 位相空間上での軌道
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ポアンカレ切断面
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ポアンカレ写像
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★可積分系(regular system)
非可積分系 *KAMトーラスの存在
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Henon-Heiles系のポアンカレ写像
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★安定カオス ◎大きく分けて2種類のカオス ・ergodic chaos ・stable chaos カオスであっても長時間、あたかも “regular”のようにみえる *ある場合は、位相空間での残存トーラスの 複雑な自己相似構造に起因
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long time tail correlation!
★安定カオスの例 ◎Stagnant motion Y.Aizawa etal.(1989) Stagnant layer KAM(or cantor)トーラスの周りを 長時間まとわりつく *カオスであってもあたかも “regular”のようにみえる ◎残存トーラスのフラクタル構造 ・pausing time T: long time tail correlation!
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トーラスのフラクタル構造
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★問題提起 ・状態の遷移 ★ “安定カオス” ・長期的にトーラス付近に まとわりつく ・滞在時間の分布 ベキ分布 トーラスのフラクタル構造
★ “安定カオス” ・長期的にトーラス付近に まとわりつく ・状態の遷移 ・滞在時間の分布 ベキ分布 トーラスのフラクタル構造 自己重力多体系でもみられないだろうか? *楕円銀河の力学構造の二面性を説明可能か!? カオスであり、かつregularになっている
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★ 大自由度系での緩和とmixing(混合性)
カオス:少数自由度でも複雑な運動 熱平衡化 大自由度系:自由度を増やす ノイズを加える 熱平衡化しやすいと期待 系のサイズN ∞ の時に、KAMトーラスの 体積は0になるのか? ◎大自由度系の保存系は熱平衡になるしかないか? ◎カオスとregular領域の混在する系での緩和、 熱平衡化に関しては未開拓
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§8.自己重力多体系の緩和過程 8-1 緩和過程と混合性
8-1 緩和過程と混合性 Relaxation Process of Normal Gas(Liquid) on the Ground Relaxation:approach to the thermal equilibrium (“thermalization”:熱平衡化) (熱平衡) the maximum entropy state thermal equilibrium (Maxwell-Boltzmann distribution) microcanonical distribution(ミクロカノニカル分布) We can see this thermalized state at any time after relaxation.
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★Microscopic dynamics is described as a trajectory
in the Γ space(2×D×N-dimensional phase space) D:spatial dimension N:number of particles Γ space Relaxation process = Mixing (混合性) ===>Ergodicity(エルゴード性) In the mixing system, a small but finite part of the phase space spread over a whole ergodic region by means of coarse graining . Chaos N>> random collision information loss Relaxation Time τ~tKS=1/hKS (hKS:Kolmogorov-Sinai(KS)entropy)
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★エルゴード性と混合性 ○エルゴード性:物理量の長時間平均=集団平均 しかし、 エルゴードだからといっても、混合性ではなく、 緩和と関係ない場合もある。 例:1個の調和振動子: エルゴードであるが、しかし、緩和とは 関係ない
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★混合性:熱平衡に近づくために、エルゴードより強い条件
◎混合系 エルゴード系 (証明は、参考文献の中野・服部のtextを参照) 位相空間(Γ空間)でのphase mixingによる 分布の広がり カオスの発生メカニズムとも対応
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★混合性の定義
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★熱平衡状態への緩和について 混合性 相関の消滅 (初期情報の消滅) ◎Mixingと粗視化 mixing (ほぼ全域から) 軌道が入ってくる + 粗視化 (非可逆性が入る!) Γ空間のE=一定面上でどこでも同じ “安定”(平衡)
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つまり、 ミクロカノニカル分布になる
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★緩和時間とKSエントロピー ◎Kolmogorov-Sinai(KS)エントロピー ◎物理的意味
◎物理的意味 初期でのlittle phase volume 時刻t後 mixingするtime scale :その系で、現在までにある巨視的物理量の測定をあらかじめ どんなに多数回測れたとしても、現在の値は確定しない。
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Problem: How is the relaxation process in the self - gravitating system? Is the relaxation process similar to the normal gas? In general, N≧3 Chaos If N>> Strong Chaos?? Strong Mixing? Relaxation is strengthened?
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------- Sheet Systems-------
8-2 1次元重力シート多体系 Sheet Systems N identical plane-parallel mass sheets, each of which has uniform mass density and infinite in extent in the vertical direction of the moving ★Advantages ○phase space is compact, which makes the system tractable in considering ergodicity ○the evolution of the system can be followed numerically with a good accuracy. ○we can study the properties induced by long range forces even in the 1-D systems.
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Complicated approach to “thermalization”
8-3 緩和過程とカオス的遍歴 Complicated approach to “thermalization” Initial state (virial equilibrium:ビリアル平衡,τ~tc ) Microscopic relaxation: energy equipartition (エネルギー等分配) “quasi-equilibrium state(QE)(準平衡状態)” τ~Ntc Macroscopic relaxation: transit state(TS) e.g. τ~104Ntc (遷移状態) QE TS QE thermal equilibrium(long time average=ensemble average) microcanonical distribution(ミクロカノニカル分布) τ~106Ntc (tc: crossing time, the typical time in which a sheet crosses the system)
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★初期条件 例えば、 Water Bagと等温分布(Isothermal) Tsuchiya etal. Physical Review E 50,2607(1994)
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★ Degree of deviation from equipartition
(if fluctuation behaves in the same manner as thermal noise---> N=64
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★degree of deviationや(有限の)リアプノフ指数の
時間進化
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★エネルギー分布関数 Microscopic relaxation直後
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★Microscopic relaxation
○ エネルギー等分配が成立 ○エネルギー分布関数は、ほとんど変化せず。 “準平衡状態” ○緩和時間τ~Ntc ★Macroscopic relaxation ○degree of deviationやリアプノフ指数の値が 変化 ○エネルギー分布関数が変化 “等温分布”に“似た”状態(遷移状態)に移行 ○緩和時間τ~104Ntc
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★エネルギー分布関数 Macroscopic relaxation直後
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★Macroscopic relaxation以後について この緩和で、“等温分布”にいったものと思ったが。。。
この緩和で、“等温分布”にいったものと思ったが。。。 実は、これは、カオス的遍歴の始まりに過ぎなかった。 ◎エネルギー分布関数がもとに“近い”状態にもどった。
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★Chaotic Itinerancy(カオス的遍歴) e.g.
:degree of deviation from equipartition (if fluctuation behaves in the same manner as thermal noise---> N= N=32 averaged in time over the interval
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★準平衡状態(quasi-equilibrium state)と
遷移状態(transit state) Life timeの分布
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◎遷移状態:1個の粒子がhigh energyをもつ ◎位相空間: 外側にある粒子の“回転”
★準平衡状態と遷移状態の遷移メカニズム ◎遷移状態:1個の粒子がhigh energyをもつ ◎位相空間: 外側にある粒子の“回転” 遅れるーー>エネルギーをもらう 早くなるーー>エネルギーを失う 準平衡状態 遷移状態への移行直前
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1. Complicated relaxation process Chaotic Itinerancy :
★Remarks 1. Complicated relaxation process Chaotic Itinerancy : Probability distribution of the life-time of TS: (QE: ) Fractal structures of the barriers in Γspace 2.Time scale of relaxation What determines the time scale? Size of the largest barrier?
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★時間尺度の違い
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★固有ベクトル(不安定になる方向性)
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N ∞ , Chaos Regular(≠Normal Gas)
Lyapunov exponent(リアプノフ指数): λ> chaos N=2:regular, N=3:chaos ===> N~20===> N ∞ most complex regular “Close encounter” (correlation of 2-body) vs Mean force Chaos Regular (integrable system:可積分系) N:smaller effective vs N:larger effective
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★カオス的遍歴について ーー>秩序状態ーー>乱れた状態ーー>秩序状態 ーーー> 例: 乱流 非平衡神経回路モデル GCM(Globaly Coupled Map) 個々の変数のカオス性と平均場による 引き込みとの競合
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GCM 次元重力シート Localな ロジスティック 平均場の振動 乱雑性 マップ or 離散性による カオス 平均場からのずれ vs 平均場 平均項 平均重力場 regular
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1. Chaos vs. Regular N: finite Chaotic itinerancy
★議論 1. Chaos vs. Regular N: finite Chaotic itinerancy 2. “Equilibrium state” relaxed normal gas sheet system after “relaxation” Maxwell-Boltzmann distribution Transformation!! This system can be divided into This system cannot be divided into the independent subsytems the independent subsytems ---> “ensemble average” 3. Other systems governed by long range forces e.g. Potential: (Ref.L.Milanovic et al. phys.Rev.E57,2763(1998)) -----> slow relaxation is similar.
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8-4 集団運動の規則性 ◎通常の気体など 粒子数大(大自由度) 軌道はカオス(予測不可能) しかし、 大自由度が幸いして、緩和後の巨視的な
8-4 集団運動の規則性 ◎通常の気体など 粒子数大(大自由度) 軌道はカオス(予測不可能) しかし、 大自由度が幸いして、緩和後の巨視的な 系の状態を予測可能(統計力学の勝利) ◎1次元重力系 ○大自由度になればなるほど、カオス性は薄れる: ・緩和時間が長くなる ・有限の自由度では、カオスと規則性との競合により 複雑な遷移現象を起こす ○エルゴード性が成立し、長時間平均=位相平均が 成り立っても、系全体の分布は熱平衡分布には 留まらない
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*1次元自己重力系での巨視的な状態の変化を
★ 集団運動の規則性 *1次元自己重力系での巨視的な状態の変化を “集団運動”と呼ぶことにする ◎Chaotic Itinerancy prediction (Transformation) Hamiltonian ◎Time scale of relaxation prediction (Probability distribution of QS and TS life time) 重力多体系における集団運動の規則性を何らかの法則で 予測できないか?
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8-5.おわりに~新しい統計力学の構築に向けて~ ★集団運動を予測する法則は何か? 位相空間での幾何学的、測度論的な解析が 必要では?!
位相空間での幾何学的、測度論的な解析が 必要では?! 新しい“統計力学”の必要性
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○長距離という性質は同等: N 大で平均場が効く
★3次元自己重力系(楕円銀河など)は どうなのか? ○長距離という性質は同等: N 大で平均場が効く *位相空間でのmixingは完全ではない(無衝突系なので 当然) 部分的な緩和ではないか?! (ある特徴のみ共通) ○1次元系とのポテンシャルの形の違い どう反映するか? *少数の粒子が遠方に移動し(ハローを形成)、 他の大多数はコアを形成する ○(巨大)楕円銀河:準平衡状態ではないか。 regular orbitや安定カオス軌道がdominateかも。 本当の力学構造を知りたい アストロメトリ観測
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★今後の発展 理論:カオス、複雑系、新たな統計力学 他の様々な長距離力系のモデル 3拍子 実験:数値シミュレーション
理論:カオス、複雑系、新たな統計力学 他の様々な長距離力系のモデル 3拍子 実験:数値シミュレーション (スパコン、専用マシン) 観測:天の川銀河のハロー、バルジ 構造 高精度アストロメトリ観測 欧米の計画:GAIA(ESA)、SIM(NASA):すべて可視光 日本独自の計画 (赤外線スペースアストロメトリ(JASMINE)計画、VERA計画)
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(I)References on our work 1. T.Tsuchiya , T.Konishi and N.Gouda,
参考文献 (I)References on our work 1. T.Tsuchiya , T.Konishi and N.Gouda, Physical Review E, 50, 2607(1994). 2. T.Tsuchiya, N.Gouda and T.Konishi, Physical Review E, 53, 2210(1996). 3.T.Tsuchiya, N.Gouda and T.Konishi, Astrophysics and Space Science, 257, 319(1998). 4. T.Tsuchiya and N.Gouda, Physical Review E, 61, 948(2000). 5. 土屋俊夫、小西哲朗、郷田直輝 「重力シート多体系の緩和過程とカオス的遍歴」、 日本物理学会誌 1997年10月号 783頁 6. 郷田直輝 「自己重力多体系の物理」、数理科学2000年3月号76頁(サイエンス社)
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1. D.Lynden-Bell and R.Wood
(II)重力熱的破局に関する参考文献 1. D.Lynden-Bell and R.Wood M.N.R.A.S, 138, 495(1968). 2. I.Hachisu and D.Sugimoto Progress of Theoretical Physics 60, 123(1978). 3. 稲垣省吾 「自己重力系の熱力学的不安定性」、 天文月報 1978年3月号 72頁 4. 稲垣省吾 「恒星系の重力熱的破局」、 天文月報 1980年3月号 60頁 5. 稲垣省吾 「留守番時代に入った球状星団の力学的進化の研究」、 天文月報 1989年10月号252頁
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