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in dieser Weise bisher nicht auf. Das in der Literatur diesbez¨uglich bekannte Ver-fahren von Humpherys, Zumbrun und Sandstede[29] wird hier nicht verwendet.

2.3 Numerische Integration von Unterr¨ aumen

Wir konzentrieren uns nun auf die Evolution der Basen des (in)stabilen Unterraums vonA±(λ) aus dem vorigen Abschnitt bez¨uglich der Differentialgleichung (2-1). Dies wird unser Hauptaugenmerk sein im Teil dieser Arbeit ¨uber die Evans-Funktion.

Das wichtigste Ziel dabei ist, das Problem der numerischen Instabilit¨at/Steifheit aufgrund der unterschiedlichen Wachstumsraten zu beheben (vgl. Abschnitt 2.1).

Die Idee zur L¨osung dieses Problem ist die folgende:[30] Betrachte die L¨osungen Wi±aus Algorithmus 2.1 nicht im Einzelnen, sondern den gesamten Unterraum, der von den Moden W1, . . . , Wk bzw. W1+, . . . , Wn+k aufgespannt wird. Unsere neue Aufgabe lautet demnach:

Verfolge einen k-dimensionalen (bzw. (n−k)-dimensionalen) Unterraum S ⊂Cn bez¨uglich der Differentialgleichung (2-1).

Der Einfachheit halber schreiben wir im Folgenden f¨urk bzw. n−k einfach nur l.

2.3.1 Die Stiefel-Mannigfaltigkeit

F¨ur die Repr¨asentation eines l-dimensionalen Unterraums S gibt es verschiedene M¨oglichkeiten. Wir verwenden die Darstellung mittels derStiefel-Mannigfaltigkeit.

Die folgenden Bezeichnungen und Resultate beziehen sich dabei auf das Buch von Griffithsund Harris.[25]

2.4 Definition. Seien l und n nat¨urliche Zahlen mit l ≤n. Die Menge Gl(Cn) := {U ⊂Cn :U ist ein l-dimensionaler Unterraum von Cn} heißt Graßmann-Mannigfaltigkeit.

2.5 Bemerkung.Die Graßmann-MannigfaltigkeitGl(Cn)ist eine komplexe Man-nigfaltigkeit der Dimension (n−l)l.

Gegeben sei nun ein Unterraum S ∈ Gl(Cn) mit einer Basis v1, . . . , vl. Diesen Un-terraum k¨onnen wir als eine MatrixY im Cn×l auffassen:

Y := (v1, . . . , vl)∈Cn×l (2-3)

mit rank(Y) =l. F¨ur die Darstellung solch einer Matrix gilt der folgende allgemeine Zusammenhang:

Y1, Y2 ∈Cn×l repr¨asentierenS ∈Gl(Cn) ⇔ ∃u∈GL(l) :Y2 =Y1u, wobeiGL(l) die allgemeine lineare Gruppe der komplexenl×l-Matrizen bezeichne.

Repr¨asentationsmatrizen f¨ur Elemente ausGl(Cn) sind also invariant unter Rechts-multiplikation mit regul¨arenl×l-Matrizen.

2.6 Definition. F¨ur nat¨urliche Zahlen l, n∈N mit l ≤n heißt die Menge Vl(Cn) :=

Q∈Cn×l:QQ=Il

die Stiefel-Mannigfaltigkeit. Dabei ist Il die l-dimensionale Einheitsmatrix.

F¨ur die MatrixY aus (2-3) gilt: Es gibt ein u∈GL(l) gibt, so dass

Q:=Y u∈Vl(Cn). (2-4)

Wir k¨onnen also einenl-dimensionalen Unterraum als ein Element aus derStiefel -MannigfaltigkeitVl(Cn) auffassen.

2.3.2 Die Polarkoordinaten-Methode

Wir betrachten jetzt wieder das System erster Ordnung (2-1) und nehmen an, es besitztl ≤nlinear unabh¨angige L¨osungenW1(ξ), . . . , Wl(ξ). Fassen wir diese L¨osun-gen als Matrix

Y(ξ) = (W1(ξ), . . . , Wl(ξ))∈Cn×l

zusammen, so erf¨ullt diesesY die matrixwertige Differentialgleichung

Y(ξ) =A(ξ, λ)Y(ξ), Y(ξ)∈Cn×l, ξ ∈R. (2-5) Außerdem repr¨asentiert f¨ur jedesξ∈R die MatrixY(ξ)∈Cn×l einen l-dimensiona-len Unterraum.

Die Idee der Polarkoordinaten-Methode ist, die Differentialgleichung (2-5) auf die Stiefel-Mannigfaltigkeit zu projizieren.[30] Wir zerlegen also gem¨aß (2-4) f¨ur jedes ξ∈R die Matrix Y in zwei Faktoren:

Y(ξ) =Q(ξ)α(ξ), (2-6)

wobeiQ(ξ)∈Vl(Cn) und α(ξ)∈GL(l).

2.7 Definition. Das Tupel (Q, α) in der Zerlegung (2-6) bezeichnet man als Po-larkoordinaten mit dem Winkel Q und dem Radius α.

2.3 Numerische Integration von Unterr¨aumen

2.8 Bemerkung. Durch die Zerlegung (2-6) der Matrix Y wird das Wachstum von Y in den Faktor α ¨ubertragen. Da Q ∈ Vl(Cn) gilt, sind die Spalten von Q orthogonal und beschr¨ankt (genauer: auf 1 normiert in der euklidischen Norm). Dies ist insbesondere aus Sicht der Numerik interessant, da die Orthogonalit¨at der Spalten von Q gewissermaßen

”maximale“ lineare Unabh¨angigkeit sichert und damit kann das Problem der Steifheit umgangen werden.

Mit dem Ansatz (2-6) und der Tatsache, dassY die Differentialgleichung (2-5) erf¨ullt, erhalten wir

(Q(ξ)α(ξ)) =A(ξ, λ)Q(ξ)α(ξ) ⇔

Q(ξ)α(ξ) +Q(ξ)α(ξ) =A(ξ, λ)Q(ξ)α(ξ). (2-7) Um die Eindeutigkeit derQ-Evolution zu sichern, fordern wir zudem (siehe Formel-zeile (6) in der Arbeit vonHumpherys und Zumbrun[30])

Q(ξ)Q(ξ) = 0.

Damit erhalten wir weiter

Q(ξ)α(ξ) +Q(ξ)α(ξ) =A(ξ, λ)Q(ξ)α(ξ) ⇔ Q(ξ)Q(ξ)α(ξ) +Q(ξ)Q(ξ)α(ξ) =Q(ξ)A(ξ, λ)Q(ξ)α(ξ) ⇔

α(ξ) =Q(ξ)A(ξ, λ)Q(ξ)α(ξ), (2-8) wobei wir ausgenutzt haben, dassQ(ξ)∈ Vl(Cn), d. h., Q(ξ)Q(ξ) = Il gilt. Damit haben wir eine Gleichung f¨ur den Radius α. F¨ur die Q-Gleichung setzen wir die α-Gleichung in (2-7) ein und erhalten

Q(ξ)α(ξ) +Q(ξ)α(ξ) =A(ξ, λ)Q(ξ)α(ξ) ⇔ Q(ξ)α(ξ) +Q(ξ)Q(ξ)A(ξ, λ)Q(ξ)α(ξ) =A(ξ, λ)Q(ξ)α(ξ) ⇔

Q(ξ) = (In−Q(ξ)Q(ξ))A(ξ, λ)Q(ξ).

Schließlich setzen wir nochγ(ξ) := det(α(ξ)) und erhalten mit dem Satz von Liou-ville(vgl. z. B. Satz 11.4 aus dem Buch vonAmann[5]) aus (2-8) die skalare Glei-chung

γ(ξ) = Spur (Q(ξ)A(ξ, λ)Q(ξ))γ(ξ).

Insgesamt erhalten wir dadurch das gekoppelte System nachHumpherysund Zum-brun:[30]

Q(ξ) = (In−Q(ξ)Q(ξ))A(ξ, λ)Q(ξ),

γ(ξ) = Spur (Q(ξ)A(ξ, λ)Q(ξ))γ(ξ). (2-9) 2.9 Definition. Die erste Gleichung in (2-9) bezeichnet man als Drury-Oja -Gleichung.

Mit diesem System wollen wir dieEvans-Funktion neu, aber ¨aquivalent formulieren.

Dazu betrachten wir das System (2-9) einmal f¨ur l = k und einmal f¨ur l = n− k, assoziiert mit den instabilen bzw. stabilen Moden von (2-1). D. h., f¨ur l = k betrachten wir die L¨osung (Q, γ) von (2-9) und f¨url =n−k die L¨osung (Q+, γ+) von (2-9), gem¨aß den Zerlegungen

W1(ξ, λ), . . . , Wk(ξ, λ)

=Q(ξ, λ)α(ξ, λ), W1+(ξ, λ), . . . , Wn+k(ξ, λ)

=Q+(ξ, λ)α+(ξ, λ) mit γ±(ξ, λ) := det(α±(ξ, λ)).

2.10 Lemma. Seien A ∈ Cn×k, B ∈ Cn×(nk), a ∈ Ck×k und b ∈ C(nk)×(nk) beliebige Matrizen. Dann gilt

det (Aa, Bb) = det(a) det(b) det(A, B).

Beweis. Schreibe die Matrizen A und B als Bl¨ocke:

A= A1

A2

mit A1 ∈Ck×k, A2 ∈C(nk)×k und

B = B1

B2

mit B1 ∈Ck×(nk), B2 ∈C(nk)×(nk). Damit gilt

(Aa, Bb) =

A1a B1b A2a B2b

=

A1 B1

A2 B2

a 0 0 b

.

Dann erhalten wir mit der Produktregel und der Regel f¨ur Blockmatrizen det(Aa, Bb) = det

A1 B1 A2 B2

a 0 0 b

= det

A1 B1

A2 B2

det a 0

0 b

= det(a) det(b) det(A, B).

Mit Lemma 2.10 erhalten wir f¨ur die Evans-Funktion damit die Darstellung D(λ) = det W1(ξ, λ), . . . , Wk(ξ, λ), W1+(ξ, λ), . . . , Wn+k(ξ, λ)

ξ=0

= det Q(ξ, λ)α(ξ, λ), Q+(ξ, λ)α+(ξ, λ) ξ=0

= γ(ξ, λ)γ+(ξ, λ) det Q(ξ, λ), Q+(ξ, λ) ξ=0.

2.3 Numerische Integration von Unterr¨aumen

2.3.3 Numerische Umsetzung

Jetzt geht es darum, wie man die Ergebnisse des letzten Abschnitts aus Sicht der Numerik am besten umsetzt, damit man einen zufriedenstellenden Algorithmus zur Berechnung derEvans-Funktion vorliegen hat. Ausgangspunkt hierbei ist f¨urλ∈Ω das System

Q = (In−QQ)A(ξ, λ)Q

γ = Spur (QA(ξ, λ)Q)γ , Q(ξ)∈Vl(Cn), γ(ξ)∈R, ξ∈R

f¨ur l = k bzw. l = n − k. Als Erstes ist nat¨urlich klar, dass f¨ur die numerische Berechnung ein endliches Intervall gegeben sein muss, d. h., man w¨ahlt ein L ≫ 0 und betrachtet das System

Q = (In−QQ)A(ξ, λ)Q

γ = Spur (QA(ξ, λ)Q)γ , Q(ξ)∈Vl(Cn), γ(ξ)∈R, ξ ∈[−L, L]

f¨ur l = k bzw. l = n −k. Wie in Algorithmus 2.1 bedeutet das f¨ur die konkrete Umsetzung: Man integriert f¨url =k von −L nach 0 und f¨ur l =n−k von L nach 0 mit entsprechenden Anfangsbedingungen.

Des Weiteren skalieren wir die Gr¨oße γ in der Form

˜

γ(ξ) := eSpur((Q±)A±(λ)Q±)ξγ(ξ), Q±:= lim

ξ→±∞Q(ξ),

um eine Fehleranh¨aufung w¨ahrend der Integration auf [−L,0] bzw. [0, L] zu vermei-den[30,62], und erhalten

˜

γ = Spur QA(ξ, λ)Q−(Q±)A±(λ)Q±

˜

γ, ξ∈[0, L] bzw. ξ∈[−L,0].

Damit ist ˜γ f¨ur |ξ| → ∞asymptotisch gesehen eine Gleichgewichtslage.

Zur Berechnung der Startwerte f¨ur Q bzw. ˜γ sei im Fall l = k eine Matrix B(λ) gegeben, dessen Spalten eine in λ analytische Basis des instabilen Unterraums von A(λ) bilden (vgl. Abschnitt 2.2). F¨ur diese Matrix betrachten wir die Zerlegung

B(λ) = Q(λ)˜α(λ)

mit Q(λ)∈Vk(Cn) und einer invertierbaren Matrix ˜α(λ)∈Ck×k. Damit gilt

˜

α(λ) = (Q(λ))B(λ),

wodurch die Startwerte f¨ur die Integration von−L nach 0 gegeben sind:[30]

Q(−L) =Q(λ) und γ(˜ −L) = det (Q(λ))B(λ)

. (2-10)

In analoger Weise erh¨alt man im Falll =n−k f¨ur die Integration vonL nach 0 die Startwerte[30]

Q(L) =Q+(λ) und γ(L) = det (Q˜ +(λ))B+(λ)

. (2-11)

Insgesamt erhalten wir f¨ur die Numerik das Problem Q = (In−QQ)A(ξ, λ)Q

˜

γ = Spur QA(ξ, λ)Q−(Q±)A±(λ)Q±

˜

γ , ξ ∈[−L, L] (2-12) mit den Startbedingungen (2-10) bzw. (2-11), welches f¨urQ(ξ)∈Vl(Cn) und ˜γ(ξ)∈ Rzu l¨osen ist.

2.11 Bemerkung. Als Integrationsmethode zur L¨osung von (2-12) kann man z. B.

das klassische Runge-Kutta-Verfahren oder den internen Matlab-Solver ode45 verwenden.

Durch L¨osen des Systems (2-12) k¨onnen wir schließlich die Evans-Funktion in der Form[30]

D(λ) = ˜γ(ξ, λ)˜γ+(ξ, λ) det Q(ξ, λ), Q+(ξ, λ) ξ=0

berechnen.

2.4 Algorithmus zur Berechnung der