Un chaos bien plus sauvage qu'escompté

Publié par Redbran le 10/12/2016 à 12:00
Source: CNRS
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En systèmes dynamiques, les systèmes ayant une infinité d'attracteurs se révèlent bien plus fréquents que l'on ne pensait, ce qui montre la grande richesse des comportements chaotiques.


Figure: Simulation numérique d'une application polynomiale du plan ayant vraisemblablement une infinité d'attracteurs. Chaque point du plan a son orbite qui converge vers un point périodique attractif ; il est colorié suivant la période de ce dernier. Le grand nombre de couleurs présentes montre qu'il y a un grand nombre de périodes différentes et donc un grand nombre d'attracteurs.
Des domaines variés tels que la mécanique des fluides (La mécanique des fluides est la branche de la physique qui étudie les écoulements de fluides...), l'économie ou encore l'écologie font émerger des systèmes mathématiques appelés systèmes dynamiques. Un tel système est un espace de phases paramétrant les états d'un système muni d'une loi d'évolution gouvernant leur comportement à court terme. Les premiers exemples de systèmes dynamiques nous viennent de la mécanique céleste (La mécanique céleste est un terme qui désigne la description du mouvement d'objets...). Dans ce cas, l'espace des phases (L'espace des phases est un espace abstrait dont les coordonnées sont les variables dynamiques du...) est formé par l'ensemble des positions et des vitesses de chacune des planètes. La loi d'évolution est donnée par l'équation différentielle du principe fondamental de Newton.

Pendant longtemps, on imaginait que les trajectoires des systèmes étaient bien compréhensibles et insensibles aux conditions initiales, tout comme le sont les orbites de deux corps célestes isolés. Cette vision a été bouleversée à la fin du XIXème siècle par Henri Poincaré [1] qui a découvert un système dynamique (En mathématiques, en physique théorique et en ingénierie, un système dynamique...) formé de trois corps célestes dont les trajectoires sont d'une grande complexité (La complexité est une notion utilisée en philosophie, épistémologie (par...) (des courbes non analytiques) et extrêmement sensibles aux conditions initiales.
Cela a donné naissance à la théorie du chaos, dont l'objectif est, si l'on est optimiste, de savoir ce que l'on peut dire sur les comportements de presque toutes les trajectoires d'un système typique. En revanche, si l'on est pessimiste, cet objectif sera de montrer l'étendue de la richesse et de la complexité des comportements possibles d'un tel système.

Les écoles de Sinai et Anosov en URSS et de Smale aux USA ont suggéré un scénario optimiste, dans lequel un système dynamique typique pourrait être modélisé grâce aux outils de la physique statistique. Un exemple paradigmatique de leur théorie est le cas de N boules en mouvement dans une boîte ayant des collisions élastiques. Un théorème (Un théorème est une proposition qui peut être mathématiquement démontrée, c'est-à-dire une...) de Sinai-Simanyi [2] montre que, typiquement, le système dynamique est sensible aux conditions initiales. De plus, presque toutes les trajectoires s'équi-répartissent en moyenne dans le temps dans l'espace des phases. C'est ce que l'on vérifie en regardant un baromètre (Le baromètre est un instrument de mesure, utilisé en physique et en...) dans une salle: le nombre de chocs sur la paroi est en moyenne constant. Un résultat similaire a été montré par Williams [3] pour l'attracteur (Dans l'étude des systèmes dynamiques, un attracteur (ou ensemble-limite) est un ensemble, une...) de Lorenz, ce-dernier modélisant les mouvements de convection (La convection est un mode de transfert d'énergie qui implique un déplacement de...) dans l'atmosphère (Le mot atmosphère peut avoir plusieurs significations :). Ce sont des exemples paradigmatiques d'attracteurs statistiques.

Jusqu'à récemment, beaucoup de mathématiciens étaient optimistes en pensant que l'on pouvait modéliser un système dynamique typique par un nombre fini de tels attracteurs statistiques. Il y aurait donc eu typiquement un nombre fini d'attracteurs le long desquels une trajectoire typique irait s'accumuler. On savait pourtant depuis les résultats de Newhouse [4] que pour certains systèmes typiques, il existe des perturbations du système ayant une infinité d'attracteurs, munis chacun d'un comportement statistique (La statistique est à la fois une science formelle, une méthode et une technique. Elle...) très différent. Cependant ces perturbations étaient conjecturées comme improbables et donc non typiques. Récemment, Pierre Berger a montré [5] que certains de ces systèmes n'étaient pas improbables et même abondants. Il va même plus loin en conjecturant [6] que certains systèmes typiques ne sont pas modélisables par des statistiques. Il a pour cela introduit un nouveau concept mathématique (Les mathématiques constituent un domaine de connaissances abstraites construites à l'aide...): l'émergence. C'est assurément un résultat dérangeant, car il montre que le chaos s'avère bien plus sauvage que l'on espérait, mais suggère une grande richesse dans les comportements chaotiques possibles.

Références:
[1] H. Poincaré, Sur le problème des trois corps et les équation de la dynamique, Acta mathematica, 13, p. 1- 270 (1890).
[2] N. Simányi, The K-property of N billiard balls I., Invent. Math. 108, p. 521–548 (1992)
[3] R. F. Williams, The structure of Lorenz attractors, Inst. Hautes études Sci. Publ. Math., 50, p. 73-99? (1979).
[4] S.E. Newhouse, Diffeomorphisms with infinitely many sinks, Topology, 13, p. 9-18 (1974).
[5] P. Berger, Generic family with robustly infinitely many sinks, Inventiones Mathematicae, 205, 121 (2016).
[6] P. Berger, Emergence and non-typicality of the finiteness of the attractors in many topologies, arXiv:1609.08803,09/2016.


Contact CNRS:
Pierre Berger | Laboratoire Analyse, Géométrie et Applications| UMR 7539 | CNRS, Université Paris 13 (L’université Paris 13 (nom officiel : Paris-XIII) est une université...) et Université (Une université est un établissement d'enseignement supérieur dont l'objectif est la...) Paris 8.
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