О топологической классификации многомерных полярных потоков

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Работа посвящена решению задачи о топологической классификации структурно-устойчивых потоков, восходящей к классическим работам Андронова, Понтрягина, Леонтович и Майера. К настоящему времени имеются исчерпывающие классификационные результаты для потоков Морса-Смейла (структурно-устойчивых потоков, неблуждающее множество которых состоит из конечного числа неподвижных точек и периодических траекторий), заданных на многообразиях, размерность которые не превышает трех, и совсем небольшое число результатов для высших размерностях. Это объясняется возрастающей сложностью топологических задач, которые возникают при описании структуры разбиения многомерного фазового пространства на траектории. В настоящей работе рассматривается класс G(Mⁿ) потоков Морса-Смейла на замкнутом связном ориентируемом многообразии Mⁿ , неблуждающее множество которых состоит в точности из четырех точек: источника, стока и двух седел. Для случая, когда размерность n несущего многообразия равна 4 и выше, дополнительно предполагается, что одно из инвариантных многообразий каждого седлового состояния равновесия одномерно. Для потоков из этого класса описана топология несущего многообразия, получена оценка минимального числа гетероклинических кривых, необходимые и достаточные условия топологической эквивалентности, а также описан алгоритм реализации стандартного представителя каждого класса топологической эквивалентности. Один из удивительных результатов работы состоит в том, что если при  n=3 имеется счетное множество многообразий, допускающих потоки из рассматриваемого класса, то в размерности n>3 несущее многообразие всего одно (с точностью до гомеоморфизма).

Об авторах

Елена Яковлевна Гуревич

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Email: egurevich@hse.ru
ORCID iD: 0000-0003-1815-3120

доцент кафедры фундаментальной математики

Россия, 603150, Россия, г. Нижний Новгород, ул. Б. Печерская, 25/12

Наталья Сергеевна Денисова

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Автор, ответственный за переписку.
Email: nsdenisova@edu.hse.ru
ORCID iD: 0000-0002-8099-6594

студент факультета информатики, математики и компьютерных наук

Россия, 603150, Россия, г. Нижний Новгород, ул. Б. Печерская, 25/12

Список литературы

  1. Peixoto M. M. On the classification of flows on 2-manifolds // Proceedings Symposium Dynamical Systems / ed. by M. M. Peixoto. 1973. pp. 389–419.
  2. Fleitas G. Classification of gradient-like flows in dimension two and three // Bol. Soc. Mat. Brasil. 1975. No. 6. pp. 155–183.
  3. Уманский Я. Л. Необходимые и достаточные условия топологической эквивалентности трехмерных динамических систем Морса-Смейла с конечным числом особых траекторий // Мат. сб. 1990. Т. 181, № 2. С. 212–239.
  4. Smale S. Morse inequalities for a dynamical systems // Bull. Amer. Math. Soc. 1960. Vol. 66. pp. 43–49.
  5. Гринес В. З. Топологическая классификация диффеоморфизмов Морса-Смейла с конечным множеством гетероклинических траекторий на поверхностях // Матем. заметки. 1993. Т. 54, № 3. С. 3–17.
  6. Морозов A. И., Починка О. В. Комбинаторный инвариант для поверхностных диффеоморфизмов Морса-Смейла с ориентируемой гетероклиникой // Журнал Средневолжского математического общества. 2020. Т. 22, № 1. С. 71–80. DOI:https://doi.org/10.15507/2079-6900.22.202001.71-80
  7. Smale S. Differentiable dynamical systems // Bull. Amer. Math. Soc. 1967. Vol. 73, No. 6. pp. 747–817.
  8. Meyer K. R. Energy functions for Morse-Smale systems // Amer. J. Math., 1968. Vol. 90, No. 4. pp. 1031–1040.
  9. Matsumoto Y. An introduction to Morse theory. Oxford University Press, 2001. 9 p.
  10. Rolfsen D. Knots and links. AMS Chelsea Publishing, 2003. 439 p.
  11. Max N. L. Homeomorphism of Sⁿ×S¹ / com. by S. Smale // Bulletin of the American Mathematical Society. 1967. Vol. 73, No. 6. pp. 939–942.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Гуревич Е.Я., Денисова Н.С., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».