On a topological classification of multidimensional polar flows

封面

如何引用文章

全文:

详细

The work solves the classification problem for structurally stable flows, which goes back to the classical works of Andronov, Pontryagin, Leontovich and Mayer. One of important examples of such flows is so-called Morse-Smale flow, whose non-wandering set consists of a finite number of fixed points and periodic trajectories. To date, there are exhaustive classification results for Morse-Smale flows given on manifolds whose dimension does not exceed three, and a very small number of results for higher dimensions. This is explained by increasing complexity of the topological problems that arise while describing the structure of the partition of a multidimensional phase space into trajectories. In this paper authors investigate the class G(Mⁿ) of Morse-Smale flows on a closed connected orientable manifold Mⁿ whose non-wandering set consists of exactly four points: a source, a sink, and two saddles. For the case when the dimension of the supporting manifold is greater or equal than four, it is additionally assumed that one of the invariant manifolds for each saddle equilibrium state is one-dimensional. For flows from this class, authors describe the topology of the supporting manifold, estimate minimum number of heteroclinic curves, and obtain necessary and sufficient conditions of topological equivalence. Authors also describe an algorithm that constructs standard representative in each class of topological equivalence. One of the surprising results of this paper is that while for n=3 there is a countable set of manifolds that admit flows from class G(M³)  there is only one supporting manifold (up to homeomorphism) for dimension  n>3

作者简介

Elena Gurevich

National Research University «Higher School of Economics»

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

Associate Professor, Department of Fundamental Mathematics, National Research University «High School of Economics»

俄罗斯联邦, 25/12 B. Pecherskaya St., Nizhny Novgorod 603150, Russia

Natalya Denisova

National Research University «Higher School of Economics»

编辑信件的主要联系方式.
Email: nsdenisova@edu.hse.ru
ORCID iD: 0000-0002-8099-6594

student of the Faculty of Informatics, Mathematics and Computer Science

俄罗斯联邦, 25/12 B. Pecherskaya St., Nizhny Novgorod 603150, Russia

参考

  1. M. M. Peixoto, “On the classification of flows on 2-manifolds”, Proceedings Symposium Dynamical Systems, 1973, 389–419.
  2. G. Fleitas, “Classification of gradient-like flows in dimension two and three”, Bol. Soc. Mat. Brasil, 1975, №6, 155–183.
  3. Ya. L. Umansky, “Necessary and sufficient conditions for topological equivalence of three-dimensional dynamical Morse-Smale systems with a finite number of singular trajectories”, Math. Col., 181:2 (1990), 212–239 (In Russ.).
  4. S. Smale, “Morse inequalities for a dynamical systems”, Bull. Amer. Math. Soc., 66 (1960), 43–49.
  5. V. Z. Grines, “Topological classification of Morse-Smale diffeomorphisms with a finite set of heteroclinic trajectories on surfaces”, Math. notes, 54:3 (1993), 3–17 (In Russ.).
  6. A. I. Morozov, O. V. Pochinka, “Combinatorial invariant for MorseSmale surface diffeomorphisms with orientable heteroclinic”, Journal of the Middle Volga Mathematical Society, 22:1 (2020), 71–80 (In Russ.). DOI:
  7. https://doi.org/10.15507/2079-6900.22.202001.71-80
  8. S. Smale, “Differentiable dynamical systems”, Bull. Amer. Math. Soc., 73:6 (1967), 747–817.
  9. K. R. Meyer, “Energy Functions for Morse–Smale Systems”, Amer. J. Math., 90:4 (1968), 1031–1040.
  10. Y. Matsumoto, An introduction to Morse theory, Oxford University Press, 2001, 9 с.
  11. D. Rolfsen, Knots and links, AMS Chelsea Publishing, 2003, 439 с.
  12. N. L. Max, com. by S. Smale, “Homeomorphism of Sⁿ×S¹”, Bulletin of the American Mathematical Society, 73:6 (1967), 939–942.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Gurevich E.Y., Denisova N.S., 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

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».