15.04.2019 21:38
Scorobey 1 2400 Источник


Введение


На Habr достаточно много публикаций, в которых рассматривается понятие энтропии, вот только некоторые из них [1?5]. Публикации были позитивно восприняты читателями и вызвали большой интерес. Достаточно привести определение энтропии, которое дал автор публикации [1]: «энтропия — это то, как много информации вам не известно о системе». Публикаций о явлении хаосе на Habr тоже достаточно [6?9]. Однако связь энтропии и хаоса в обеих группах публикаций не рассматривалась.

Это объясняется тем, что различные области знаний выделяют разные виды меры хаоса:

  • информационная;
  • термодинамическая;
  • дифференциальная;
  • культурная.

Также описываются меры хаоса с учётом их специфики даже в одной из указанных областей довольно сложно.

Пробуя предельно упростить задачу, я решил рассмотреть связь информационной энтропии и хаоса на примере сходства областей прохождения от порядка к хаосу на диаграммах в виде точечных отображений и на графиках энтропийного коэффициента для этих областей.

Что из этого получилось Вы узнаете заглянув под кат.

Механизмы перехода от порядка к хаосу


Анализ механизмов перехода от порядка к хаосу в реальных системах и различных моделях выявил универсальность относительно немногих сценариев перехода к хаосу. Переход к хаосу может быть представлен в виде диаграммы бифуркаций (термин «бифуркация» употребляется для обозначения качественных перестроек системы c возникновением нового режима её поведения).

Вхождение системы в непредсказуемый режим описывается каскадом бифуркаций, следующих одна за другой. Каскад бифуркаций ведет последовательно к появлению выбора между двумя решениями, затем четырьмя и так далее, система начинает колебаться в хаотическом, турбулентном режиме последовательного удвоения количества возможных значений.

Будем рассматривать бифуркации удвоения периода и появление хаоса в точечных отображениях. Отображение – это функция, которая показывает зависимость последующих значений параметров системы от предыдущих значений:

$x_{n+1}=f(x_{n})=\lambda x_{n}(1-x_{n})$

Рассмотрим также и вторую часто применяемую функцию:

$x_{n+1}=f(x_{n})=\lambda \cdot x_{n}\cdot (1-x_{n}^{2})$

C помощью точечных отображений изучают объекты не с непрерывным, а с дискретным временем. При переходе к отображению размерность изучаемой системы может уменьшаться.

При изменении внешнего параметра \lambda точечные отображения демонстрируют довольно сложное поведение, которое становится хаотическим при достаточно больших \lambda. Хаос это очень быстрое разбегание траекторий в фазовом пространстве.

Бифуркация–это качественная перестройка картины движения. Значения управляющего параметра, при которых происходят бифуркации, называются критическими или бифуркационными значениями.

Для построения диаграмм будем применять следующие два листинга:

№1. Для функции: $x_{n+1}=f(x_{n})=\lambda x_{n}(1-x_{n})$

Листинг программы
# -*- coding: utf8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *
def f(a,x0):
        x1=(a-1)/a#точка пересечения функции с прямой        
        def ff(x):#логистическая функция
                return a*x*(1-x)   
        def fl(x):
                return x
        x=x0;y=0;Y=[];X=[]
        for i in arange(1,1000,1):
                X.append(x)
                Y.append(y)
                y=ff(x)
                X.append(x)
                Y.append(y)
                x=y
        plt.title('Диаграмма логистической функции \n$x_{n+1}=\lambda \cdot x_{n}\cdot (1-x_{n})$ при $\lambda$ =%s и x0=%s '%(a,x0))       
        plt.plot(X,Y,'r')
        x1=arange(0,1,0.001)
        y1=[ff(x) for x in x1]
        y2=[fl(x) for x in x1]
        plt.plot(x1,y1,'b')
        plt.plot(x1,y2,'g')
        plt.grid(True)
        plt.show()

№ 2. Для функции $x_{n+1}=f(x_{n})=\lambda \cdot x_{n}\cdot (1-x_{n}^{2})$

Листинг программы
# -*- coding: utf8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *
def f(a,x0):
        x1=((a-1)/a)**0.5
        def ff(x):#логистическая функция
                return a*x*(1-x**2)  
        def fl(x):
                return x
        x=x0;y=0;Y=[];X=[]
        for i in arange(1,1000,1):
                X.append(x)
                Y.append(y)
                y=ff(x)
                X.append(x)
                Y.append(y)
                x=y         
        plt.title('Диаграмма логистической функции \n$x_{n+1}=\lambda \cdot x_{n}\cdot (1-x_{n}^{2})$ при $\lambda$ =%s и x0=%s '%(a,x0))
        plt.plot(X,Y,'r')
        x1=arange(0,1,0.001)
        y1=[ff(x) for x in x1]
        y2=[fl(x) for x in x1]
        plt.plot(x1,y1,'b')
        plt.plot(x1,y2,'g')
        plt.grid(True)
        plt.show()


Для оценки влияния характера логистической функции на критические значения $\lambda $ рассмотрим диаграммы с функцией $x_{n+1}=f(x_{n})=\lambda x_{n}(1-x_{n})$ для этого будем применять листинг №1:

При 0< \lambda <1 для $ \lambda=0,95$ и x0=0,47 получим диаграмму:



В этом случае отображение имеет единственную неподвижную точку $x^{*}=0$
которая является устойчивой.

При $1< \lambda <3 $ для $\lambda=2,5 $ x0=0,7 получим диаграмму:



На отрезке [0, 1] появляется еще одна неподвижная устойчивая точка $x_{1}^{*}= 1-1/\lambda$

При $1< \lambda <3$ для $\lambda=2,5 $ и x0=0,01 получим диаграмму:



Неподвижная точка $x^{*}=0$, теряет устойчивость.

При $3< \lambda <3.45 $ для $\lambda=3,43 $и x0=0,7 получим диаграмму:



Отображение претерпевает бифуркацию: неподвижная точка $x_{1}^{*} $ становится неустойчивой, и вместо нее появляется двукратный цикл.

При $3,45< \lambda <4.0 $ для $\lambda=3,55 $
и x0=0,2 получим диаграмму:



При переходе параметра $\lambda$ через значение $ \lambda =3.45$, 2-кратный цикл становится 4-кратным, и далее.

При конечном значении $\lambda = 4$ в системе имеются неустойчивые циклы всех возможных порядков:



Для оценки влияния характера логистической функции на критические значения $\lambda $ рассмотрим диаграммы с функцией $x_{n+1}=f(x_{n})=\lambda \cdot x_{n}\cdot (1-x_{n}^{2})$, для этого будем применять листинг №2.

При $0< \lambda <=1.0$ для $\lambda=0.5$ и x0=0,2:



Отображение имеет единственную неподвижную точку $x^{*}=0$, которая является устойчивой.

При $1< \lambda <=1.998…$ для $\lambda=1,8 $и x0=0,55:



Точка $x^{*}= 0$ теряет устойчивость, появляется новая устойчивая точка $x_{1}^{*}$

При $1,99< \lambda <=2,235…$ для $\lambda=2,2$ и x0=0,2:



Происходит бифуркация удвоения периода, появляется 2-кратный цикл. Дальнейшее увеличение $\lambda$ ведет к каскаду бифуркаций удвоения периода.

При $2,235< \lambda 2.5980…$ для $\lambda= 2.287 $ и x0=0,2:



Увеличение $\lambda$ привело к каскаду бифуркаций удвоения периода.

При $\lambda=2.59$ в системе имеются неустойчивые циклы всех возможных периодов:



Как было показано на диаграммах, с ростом порядка логистической функции диапазон изменения $\lambda$ сужается.

При помощи диаграмм мы проследили путь от порядка к хаосу, задавая при этом значения $\lambda$ для разных логистических функций. Остаётся ответить на вопрос: как измерять хаос? Ответ для некоторых из перечисленных в начале статьи типов хаоса известен
– энтропия мера хаоса. Этот ответ в полной мере можно отнести и к информационному хаосу, однако какую энтропию здесь применить и как сравнить с уже рассмотренным численным значением $\lambda$ — на этот вопрос я попытаюсь ответить в следующей части статьи.

Информационная энтропия и энтропийный коэффициент


Мы будем рассматривать информационную двоичную энтропию для независимых случайных событий $x$ c $n$ возможными состояниями, распределёнными с вероятностями $p_{i}(i=1,..,n)$. Информационная двоичная энтропия рассчитывается по формуле:

$H(x)=-\sum_{i=1}^{n}p_{i}\cdot log_{2}(p_{i})$

Эта величина также называется средней энтропией сообщения. Величина $H_{i}=-log_{2}(p_{i})$ называется частной энтропией, характеризующей только i-e состояние. В общем случае основание логарифма в определении энтропии может быть любым, большим 1; его выбор определяет единицу измерения энтропии.

Мы будем использовать десятичные логарифмы, при которых энтропия и информация измеряется в битах. Количество информации в битах будет вычисляться правильно, когда, например, переменные $X$ и$\Delta$ будут подставляться в соответствующие выражения для энтропии безразлично в каких, но обязательно в одних и тех же единицах. Действительно:

$q=H(x)-H(\Delta)=log_{10}\left ( X_{2}-X_{1} \right)-log_{10}(2\Delta )=log_{10}(\frac{X_{2}-X_{1}}{2\Delta })$

где X и $\Delta$ должны быть в одних и тех же единицах.

Оценка энтропийного значения случайной величины по экспериментальным данным находится по гистограмме из следующего соотношения:

$\Delta_{e}= \frac{1}{2}e^{H(x)}=\frac{d}{2}\prod_{i=1}^{m}(\frac{n}{n_{i}})^{\frac{n_{i}}{n}}=\frac{dn}{2}10^{-\frac{1}{n}}\sum_{i=1}^{m}n_{i}log_{10}(n_{i})$

где: $d$ –ширина каждого столбца гистограммы; $m$ — количество столбцов; $n$-общее количество данных; $n_{i}$ — количество данных в $i$-том столбце.

Энтропийный коэффициент определиться из соотношения:

$k_{e}=\frac{\Delta_{e}}{\sigma}$

где: $\sigma$ – среднеквадратичное отклонение.

Информационная энтропия как мера хаоса


Для анализа явлений информационного хаоса используя энтропийный коэффициент, вначале создадим диаграмму ветвления для функции $x_{n+1}=f(x_{n})=\lambda x_{n}(1-x_{n})$ с нанесением переходных областей, полученных при построении гистограмм:

Диаграмма ветвления
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import*
N=1000
y=[]
y.append(0.5)
for r in arange(3.58,3.9,0.0001):  
    for n in arange(1,N,1):       
        y.append(round(r*y[n-1]*(1-y[n-1]),4)) 
    y=y[N-250:N]
    x=[r ]*250
    plt.plot( x,y, color='black', linestyle=' ', marker='.', markersize=1) 
plt.figure(1)
plt.title("Диаграмма ветвления  при 3,6<= $\lambda$ <=3,9")
plt.xlabel("r")
plt.ylabel("$\lambda$ ")
plt.axvline(x=3.63,color='black',linestyle='--')
plt.axvline(x=3.74,color='black',linestyle='--')
plt.axvline(x=3.83,color='black',linestyle='--')
plt.axvline(x=3.9,color='black',linestyle='--')
plt.show()


Получим:



Построим график для энтропийного коэффициента при тех же областях $\lambda$:

График для энтропийного коэффициента
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import*
data_k=[]
m='auto'
for p in arange(3.58,3.9,0.0001):
    q=[round(p,2)]    
    M=zeros([1001,1])    
    for j in arange(0,1,1):
        M[0,j]=0.5
    for j in arange(0,1,1):
        for i in arange(1,1001,1):
            M[i,j]=q[j]*M[i-1,j]*(1-M[i-1,j])           
    a=[]   
    for i in arange(0,1001,1):
        a.append(M[i,0])
    n=len(a)
    z=histogram(a, bins=m)
    if type(m) is str:
        m=len(z[0])    
    y=z[0]        
    d=z[1][1]-z[1][0]
    h=0.5*d*n*10**(-sum([w*log10(w) for w in y if w!=0])/n)
    ke=round(h/std(a),3)
    data_k.append(ke)
plt.title("Энтропийный коэффициент ke для 3,6<= $\lambda$ <=3,9")
plt.plot(arange(3.58,3.9,0.0001),data_k)
plt.xlabel("$\lambda$ ")
plt.ylabel("ke")
plt.axvline(x=3.63,color='black',linestyle='--')
plt.axvline(x=3.74,color='black',linestyle='--')
plt.axvline(x=3.83,color='black',linestyle='--')
plt.axvline(x=3.9,color='black',linestyle='--')
plt.grid()
plt.show()


Получим:



Сравнивая диаграмму и график, видим идентичное отображение областей на диаграмме и на графике для энтропийного коэффициента для функции $x_{n+1}=f(x_{n})=\lambda x_{n}(1-x_{n})$.

Для дальнейшего анализа явлений информационного хаоса с использованием энтропийного коэффициента, создадим диаграмму ветвления для логистической функции: $x_{n+1}=f(x_{n})=\lambda \cdot x_{n}\cdot (1-x_{n}^{2})$ с нанесением переходных областей:

Диаграмма ветвления
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import*
N=1000
y=[]
y.append(0.5)
for r in arange(2.25,2.56,0.0001):  
    for n in arange(1,N,1):       
        y.append(round(r*y[n-1]*(1-(y[n-1])**2),4)) 
    y=y[N-250:N]
    x=[r ]*250
    plt.plot( x,y, color='black', linestyle=' ', marker='.', markersize=1) 
plt.figure(1)
plt.title("Диаграмма ветвления  при 2.25<=$\lambda$ <=2.56")
plt.xlabel("$\lambda$ ")
plt.ylabel("y")
plt.axvline(x=2.34,color='black',linestyle='--')
plt.axvline(x=2.39,color='black',linestyle='--')
plt.axvline(x=2.45,color='black',linestyle='--')
plt.axvline(x=2.49,color='black',linestyle='--')
plt.axvline(x=2.56,color='black',linestyle='--')
plt.show()


Получим:



Построим график для энтропийного коэффициента при тех же областях $\lambda$:

График энтропийного коэффициента
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import*
data_k=[]
m='auto'
for p in arange(2.25,2.56,0.0001):
    q=[round(p,2)]    
    M=zeros([1001,1])    
    for j in arange(0,1,1):
        M[0,j]=0.5
    for j in arange(0,1,1):
        for i in arange(1,1001,1):
            M[i,j]=q[j]*M[i-1,j]*(1-(M[i-1,j])**2)           
    a=[]   
    for i in arange(0,1001,1):
        a.append(M[i,0])
    n=len(a)
    z=histogram(a, bins=m)
    if type(m) is str:
        m=len(z[0])    
    y=z[0]        
    d=z[1][1]-z[1][0]
    h=0.5*d*n*10**(-sum([w*log10(w) for w in y if w!=0])/n)
    ke=round(h/std(a),3)
    data_k.append(ke)
plt.figure(2)
plt.title("Энтропийный коэффициент ke для 2.25<= $\lambda$ <=2.56")
plt.plot(arange(2.25,2.56,0.0001),data_k)
plt.xlabel("$\lambda$ ")
plt.ylabel("ke")
plt.axvline(x=2.34,color='black',linestyle='--')
plt.axvline(x=2.39,color='black',linestyle='--')
plt.axvline(x=2.45,color='black',linestyle='--')
plt.axvline(x=2.49,color='black',linestyle='--')
plt.axvline(x=2.56,color='black',linestyle='--')
plt.grid()
plt.show()


Получим:



Сравнивая диаграмму и график, видим идентичное отображение областей на диаграмме и на графике для энтропийного коэффициента для функции $x_{n+1}=f(x_{n})=\lambda \cdot x_{n}\cdot (1-x_{n}^{2})$

Выводы:


В статье решена учебная задача: является ли информационная энтропия мерой хаоса, а также средствами Python дан утвердительный ответ на этот вопрос.

Ссылки


  1. Энтропия? Это просто!
  2. Введение в понятие энтропии и ее многоликость.
  3. Энтропия и деревья принятия решений.
  4. Трактат об энтропии.
  5. Энтропия и WinRAR.
  6. Математические модели хаоса.
  7. Немного о хаосе и о том, как его сотворить.
  8. Критический взгляд на аттрактор Лоренца.
  9. Генераторы хаоса на ПЛИС.

Комментарии (1)


  1. ksbes
    16.04.2019 09:18
    #20031722

    Странно, всегда считал, что энтропия это среднее (мат. ожидание) информации необходимой для описания системы. Т.е. это как раз то что мы знаем, а не потенциально не знаем. То что мы не знаем — это скорее энтальпия, наверное, если уж переносить термодинамические потенциалы в теорию информации.


    А так статья интересная, спасибо!