Bicolor Graph of Morse-Smale Cascades on Manifolds of Dimension Three

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The purpose of this study is to single out a class of Morse-Smale cascades (diffeomorphisms) with a three-dimensional phase space that allow topological classification using combinatorial invariants. In the general case, an obstacle to such a classification is the possibility of wild embedding of separatrix closures in the ambient manifold, which leads to a countable set of topologically nonequivalent systems. To solve the problem, we study the orbit space of a cascade. The ambient manifold of a diffeomorphism can be represented as a union of three pairwise disjoint sets: a connected attractor and a repeller whose dimension does not exceed one, and their complement consisting of wandering points of a cascade called the characteristic set. It is known that the topology of the orbit space of the restriction of the Morse-Smale diffeomorphism to the characteristic set and the embedding of the projections of two-dimensional separatrices into it is a complete topological invariant for Morse-Smale cascades on three-dimensional manifolds. Moreover, a criterion for the inclusion of Morse-Smale cascades in the topological flow was obtained earlier.These results are used in this paper to show that the topological conjugacy classes of Morse-Smale cascades that are included in a topological flow and do not have heteroclinic curves admit a combinatorial description. More exactly, the class of Morse-Smale diffeomorphisms without heteroclinic intersections, defined on closed three-dimensional manifolds included in topological flows and not having heteroclinic curves, is considered. Each cascade from this class is associated with a two-color graph describing the mutual arrangement of two-dimensional separatrices of saddle periodic points. It is proved that the existence of an isomorphism of two-color graphs that preserves the color of edges is a necessary and sufficient condition for the topological conjugacy of cascades. It is shown that the speed of the algorithm that distinguishes two-color graphs depends polynomially on the number of its vertices. An algorithm for constructing a representative of each topological conjugacy class is described.

Sobre autores

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, Senior Researcher, Laboratory "Dynamical Systems and Applications

25/12 B. Pecherskaya St., Nizhny Novgorod 603155, Russia

Elena Rodionova

National Research University «Higher School of Economics»

Autor responsável pela correspondência
Email: ekrodionova@edu.hse.ru
ORCID ID: 0009-0004-2449-521X

Student of the Faculty of Informatics, Mathematics and Computer Science

Rússia, 25/12 B. Pecherskaya St., Nizhny Novgorod 603155, Russia

Bibliografia

  1. D. Pixton, "Wild unstable manifolds", Topology, 1977, 167–172. DOI: https://doi.org/10.1016/0040-9383(77)90014-3
  2. V. Z. Grines, Ch. Bonatti, "Knots as topological invariant for gradient-like diffeomorphisms of the sphere S3", J. Dyn. Control Syst., 2000, 579–602. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1009508728879
  3. A. N. Bezdenezhnykh, V. Z. Grines, "Dynamic properties and topological classification of gradient-like diffeomorphisms on two-dimensional manifolds I, II", Metody kachestvennoy teorii differentsialnykh uravneniy: sbornik trudov, 1987, 24–32 (In Russ.).
  4. V. Z. Grines, "Topological classification of Morse-Smale diffeomorphisms with finite set of heteroclinic trajectories on surfaces", 54 (1993), 881–889. DOI: https://doi.org/10.1007/BF01209552
  5. Ch. Bonatti, V. Z. Grines, V. S. Medvedev, E. Pecou, "Three-manifolds admitting Morse–Smale diffeomorphisms without heteroclinic curves", Topology and Its Applications, 117:3 (2002), 335–344. DOI: https://doi.org/10.1016/S0166-8641(01)00028-1
  6. Ch. Bonatti, V. Z. Grines, O. V. Pochinka, "Classification of Morse–Smale diffeomorphisms with a finite set of heteroclinic orbits on 3-manifolds", Proceedings of MIAN, 250 (2005), 5–53 (In Russ.).
  7. C. Bonatti, V. Z. Grines, O. V. Pochinka, "Topological classification of Morse-Smale diffeomorphisms on 3-manifolds", Duke Mathematical Journal, 2019, 2507–2558. DOI: https://doi.org/10.1215/00127094-2019-0019
  8. V. Z. Grines, E. Y. Gurevich, V. S. Medvedev, O. V. Pochinka, "On the inclusion of Morse–Smale diffeomorphisms on a 3-manifold in a topological flow", Mathematical Collection, 2012, 81–104 (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.4213/sm8094
  9. V. Z. Grines, E. Y. Gurevich, "Combinatorial invariant of gradient-like flows on a connected sum Sn−1 × S1", Mathematical Collection, 5 (2023), 97–127 (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.4213/sm9761
  10. Palis J., Smale S., "Structural stability theorems", Matematika, 13:2 (1969), 145–155.
  11. C. Bonatti, V. Grines, V. Medvedev, E. Pecou, "Topological classification of gradient-like diffeomorphisms on 3-manifolds", Topology, 43:2 (2004), 369–391. DOI: https://doi.org/10.1016/S0040-9383(03)00053-3
  12. J. Hopcroft, J. Wong, "Linear time algorithm for isomorphism of planar graphs", Proceedings of the Sixth Annual ACM Symposium on Theory of Computing, 1974, 172–184. DOI: https://doi.org/10.1145/800119.803896
  13. Miller G., "Isomorphism testing for graphs of bounded genus", 1980, 225–235. DOI: https://doi.org/10.1145/800141.804670
  14. V. Grines, D. Malyshev, O. Pochinka, S. Zinina, "Efficient algorithms for the recognition of topologically conjugate gradient-like diffeomorhisms", Regular and Chaotic Dynamics, 21:2 (2016), 189–203.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Gurevich E.Y., Rodionova E.K.,

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

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».