数理解析研究所講究録922 巻 1995 年 195-204

195

乱流シェルモデルのリヤプノフスペクトル
山田道夫

東京大学大学院数理科学研究科
大木谷耕司
広島大学総合科学部

1はじめに

1987 年に提案された流体乱流のシェルモデルは、 カオス状態において慣性小領域をもつ自励的連立常微分方程式系で、種々の平均量や分布関数が Navier-Stokes 乱流とよく似た振る舞いをすることが知られている (Yamada and Ohkitani 1987)。当初このモデルは、流体乱流における伝統的概念、 すなわち Kolmogorov スペクトルなどスケーリング則を中心とする 1940 年代以来の記述方法と、 1980 年代に次々と提案されたカオスの現象論的記述方法との関係を追求するために考案された。実際、 アトラクタの次元が 100 万を越えることが確実な現実の乱流ではおよそ不可能な数値的処理も、 このモデル (50 次元程度) においては実行可能となりカオスパラメータに関するかなり詳細なデータを得られる場合がある。 この–例がリヤプノフスペクトルであり、 これまでの数値結果は、 シェルモデルにおいては、 リヤプノフ数の分布密度関数がゼロにおいて発散すること、 また、ゼロに近いリヤプノブ数に対応するリヤプノフベクトルは慣性小領域にサポートを持つこと、 などを示唆している。 しかしリヤプノフスペクトルのこのような特徴が、乱流の伝統的記述方法の枠組みとどう関係しているのかは依然として不明なままであった。
ここでは、 このシェルモデルのリヤプノフスペクトルが、 実は、 リヤプノフペクトルの波数空間における局在化を通じて、伝統的な Kolmogorov スケーリング則と密接に関連していること、 またこの関係を用いると、 非粘性極限におけるリヤプノフスペクトルの漸近形を得ることができることを示す。 またこのことから、 シェルモデルは、 高次元カオスにおいてリヤプノフスペクトルの解析表現が現象論的に得られる例でもあることが分かる。
一般に、微分方程式系においてカオス状態のリヤプノフスペクトルの解析表現が得られる
例は極めてまれ (著者はその例を知らない) であるが、 シェルモデルはその–例を与えることになると思われる。

2シェルモデル
ここで扱うシェルモデルは次の形のものである (Yamada and Ohkitani 1987)。

196$( \frac{d}{dt}+\nu k_{n}^{2})u_{n}=i[c_{n}^{(}u_{n+1}u+**2)*u^{*}c_{n}u-n+1+2n-1-2C_{n}u_{n}u_{n}^{(*})(*))]3+1)(n+1(f\delta_{n},4$$f2$) ( ),は定数、 は Kronecker
は粘性定数、はスカラーとして 2 のべきで離散化されておりは複素共役を表す。波数のデル久を伴っている。 このモデルは 3 次元
( $k_{n}=k_{0}2^{n}$ , k。:定数)、 各波数は 1 個の複素変数

ここで $1\leq n\leq N$ である。 また$c_{n}^{(1)(},$$c_{n},$ $c$$\nu$$\delta$$n3$$k_{n}$$*$$u_{n}$

Navier-Stokes 方程式のフーリエ空間における表現を念頭において提案されたものであり、カオス状態において時間的に平均したエネルギースペクトル$E(k_{n})= \frac{<|u_{n}|^{2}>}{2k_{n}}$は慣性小領域で Kolmogorov スペクトル $E(k)\sim k^{-5/3}$ を持つことが知られている。モデルの詳細については Yamada and Ohkitani(1987) を見られたい。モデルの自由度 $2N$

は、十分広い慣性小領域が得られること、 および現在の計算機で計算可能であること、 の2 条件を満たすように選ぶことになり、実際には $2N\sim 50$ 程度を用いる。 (このときストレンジアトラクタのリヤプノフ次元 $D$ は 30 ないし 40 程度である) このモデルは、間欠性 (スケーリング指数) や分布関数などについて詳細に調べられている (M.Yamadaet: K.Ohktani and M.Yamada,1989,
and K.Ohkitani)a1.1991: L.Biferale et $\mathrm{a}1.1991,1993$ :L.Kadanoff et
このモデルは、 カオス状態において平均量が Kolmogorov scaling を満たすという点が特。

$1990:\mathrm{M}.\mathrm{H}.\mathrm{J}\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{S}\mathrm{e}\mathrm{n}$$1987,1988\mathrm{a}\mathrm{b}_{\mathrm{C}},1993$$\mathrm{a}1.1994$。

徴的であるが、 このカオスを特徴づけるカオスパラメータを計算するとなると手間がかかり、代表的な量の中ではりヤプノフスペクトル$\lambda_{1}$,$\lambda_{2},$$\cdots,$$\lambda_{2N}$$(\lambda_{i}\geq\lambda_{j}(i\geq j))$が実際的に可能な殆ど唯–の量と思われる (多くのカオスパラメータは、 ストレンジアトラクターの次元が 1 桁の前半でないと実際に計算することができない)。これまで調べられた数値結果は、 リヤプノブ数の分布密度関数がゼロにおいて発散すること、 また、 ゼロにに対応するリヤプノフベクトル v(力が慣性小領域にサポートを持つ近いリヤプノフ数$\lambda_{j}$こと、 などを示唆している。

3

リヤプノフベクトルのサポートのこのような特徴の由来を調べるため、
シェルモデルにおけるリヤプノフスペクトル
リヤプノフベクトルのサポートの時間平均スペクトル$v^{j}$$E^{(j)}(k_{n})=<|v_{n}^{(j)}|2>$を作り、 この等高線を $j-n$ 平面 (すなわち、横軸がリヤプノブ数の番号 j、縦軸が波数の (2 を底とする) 対数に描く。図 1 は、 ストレンジアトラクタの次元 $D$ が $D\sim 34$ の場合に、描いた等高線である。 この図の特徴を、 リヤプノフ数の大きさに注意してまとめると次のようになる。
$n^{)}$

197

1. 個々のリヤプノフベクトルの波数空間におけるサポートは特定の波数付近に局在している。

2. リヤプノフベクトルのサポートの中心は、最大リヤプノフ数 $(j=1)$ において、$n\sim$$D/2$ にある。

3. サポートの中心の波数は、 リヤプノフ数の番号が増加するにつれ減少して付近に至る。なお、 この範囲ではりヤプノフ数は正であり、ノフ数はゼロに近い。

4. 更に

$j$

5. 更に

$j$

$n\sim \mathrm{O}$$n\sim \mathrm{O}$に対応するリヤプが大きくなると、 サポートの中心の波数は再び増加し $j\sim D$ で $n\sim D/2$ に達する。 これらに対応するリヤプノフ数は負である。

が大きくなると、サポートの中心の波数は更に増加し $n\geq D/2$ となる。 これらに対応するリヤプノフ数は負であり、その絶対値は、 もとの方程式の散逸項の係数に漸近的に–致する (図省略)。

$\nu k_{n}^{2}$

6. 以上のような特徴の結果として、 $D/2\geq j\geq 0$ の範囲では、 -つの をサポートの中心に持つリヤプノフベクトルは 2 つあり、それらのリヤプノフ数は、 -つは正、他$j$の–つは負である。

これらの特徴は、アトラクタのリヤプノブ次元 $D$ が散逸波数より小さい波数領域の自由度の数に対応すること (すなわち $D$ は慣性小領域の大きさに対応すること)、各波数は (複素変数の実部と虚部の) 2 つの自由度を持つこと、 などと consistent であることを注意しておく。

4

リヤプノフスペクトルと Kolmogorov scaling 貝リ

判の観察は数値結果を基にして得られたものであるが、数値計算の時間的経済的制約から、 リヤプノブベクトルの時間平均結果は必然的に誤差を含んでいる。そこで上の観察にもとづいて、 アトラクタが十分大きい $(D>>1)$ とき慣性小領域の (すなわち $j<\sim D$ の)リヤプノブベクトルについて、 漸近的に、次の命題が成り立つと仮定しよう。
1. 個々のリヤプノフベクトルの波数空間におけるサポートは局在化しており、それそれのサポートは特定の波数付近にある。

2. $1\leq j<D/2$ に対応するリヤプノフ数は正であり、 $D/2<j$ に対応するリヤプノフ数は負である。

3.

$j$

番目のリヤプノフベクトルのサポートの波数を(a) $1\leq j\leq D/2$ のとき $n_{j}=D/2-j+1$(b) $D/2<j\leq\sim D$ のとき $n_{j}=j-D/2$$n_{j}$とすると

198となる。

このとき、各リヤプノフ数にはそれそれ特定の波数が対応することになる。そこで、 リヤプノフ数の次元が 1/(時間) であることに注意して、 さらに次のことを仮定しよう。
$(\#)$の絶対値は、 それに対応慣性小領域において、 番目 $(j<\sim D)$ のりヤプノブ数の逆数の (Kolmogorov scaling による) 特性時間する波数に比例する。
$j$$\lambda_{j}$$(\epsilon^{-1/3}k_{n_{j}^{2/3}}-)$$k_{n_{j}}=k_{0}2^{n_{j}}$

この仮定は、 リヤプノブベクトルの波数空間におけるサポートが (慣性小弓域内の) 特定の波数付近に強く局在していることを基礎にして、 リヤプノフ数が、 Kolmogorov 流の次元解析によってエネルギー散逸率 と波数 を用いて表現できる、 とするものである。の値について次の表現が得られる。
上に述べた仮定と合わせ用いると、 リヤプノフ数$\epsilon$$k$$\lambda_{j}$1. $1\leq j<D/2$ のとき$\lambda_{j}\sim\epsilon^{1/3}k2/32^{-2}njj\sim/3$

2. $D/2\leq j<\sim D$ のとき$\lambda_{j}\sim-\epsilon^{1/3}k_{n}2/3\sim j-2^{2}(j-D/2+1)/3$

この結果を整理するため、 生のリヤプノブ数の代わりにそれらを Kolmogorov エントロ
ピーを用いることにする。 このことは、 時間 の代わりで割った値に新しい時間 $\tau=at,$$t$$\lambda_{j}/H$$H=\Sigma_{\lambda_{j}>0^{\lambda_{j}}}$$(a=\Sigma_{j}^{D/2}=1\lambda_{j})$を導入すること、 すなわち Kolmogorov エントロピーが 1 となるように時間をスケールすることと同等である。このような時間軸のスケールはストレンジアトラクタの幾何学的構造やその上の不変測度の構造を変えない$H=\Sigma\lambda_{j}\cdot>0\lambda j$

ことを注意しておく。
さて、 いま$H= \sum_{j=1}^{D/}\lambda_{j}\sim\frac{2^{D/3}-1}{2^{2/3}-1}2$であるから上の結果は

1. $1\leq j<D/2$ のとき $\lambda_{j}/H=(22/3-1)\frac{2^{D/3}}{2^{D/3}-1}2^{-}2j/3\sim(22/3-1)2^{-2}j/3$

2. $D/2\leq j<\sim D$ のとき$(Darrow\infty)$$\lambda_{j}/H=\frac{2^{2(j-D}/2)/3(2^{2}/3-1)}{2^{2/3}(2D/3-1)}$のように書き換えられる。 この表現は不定の定数を含んでいないことを注意しておく。数値結果をこの現象論と比較するため、 いくつかの粘性値 (従ってアトラクタのいくつかの次元) の場合について、正のリヤプノフ数に関して、数値的に得られたの値をプロヅとトしたものが図 2 である。図 2 ではをそれそれ縦軸 (対数軸) と横軸に選び、上の現象論の結果を–点鎖線で示した。図中、 アトラクタのリヤプノフ次元は、 バツ印で示したものが最も小さくひし形が最も大きい。 リヤプノフ次元の増加とともに、 数値結果とが現象論から得られる表式とよく –致することが分かる。 なお同様にして、の関係も$\lambda_{j}/H$$\lambda_{j}/H$$j$$\sum_{i=1}^{j}\lambda_{i}/H$$j$$\sum_{i=1}^{\check{J}}\frac{\lambda_{i}}{H}=1-22j/3$

199のように得られ、数値結果とよく –致する (図 3)。また、 負のリヤプノフ数 $j>D/2$ に対しては、 正のリヤプノフ数の場合ほど良くはないものの、 やはり、数値結果と現象論の一致が見られる (図 4)。

53 次元 Navier-Stokes 乱流のリヤプノブ数分布
前節までのモデルにおける結果を用いて 3 次元乱流に関する予想が次のように得られる。
モデルの結果の要点は、 リヤプノフベクトルのサポートが波数空間において局在化するということである。 これは、 リヤプノフベクトルが表す運動に特徴的なスケールが存在し、リヤプノフ数はそのスケールの運動の特性時間の逆数で与えられることを示している。いまこのことが 3 次元乱流においても成り立つと仮定しよう。 ここでは乱流が–辺の長さがの立方体の中に (例えば周期境界条件のもとに) あり、粘性は十分小さく、 以下で考える運動はすべて慣性小領域にあるとする。いまを自然数とすると、 大きさ $r=L/n$ の渦は総計個存在する。 この数は、 スケールが 以上のすべての運動モードの総数に等しい。 このような運動のうち最も小さなスケールの運動に伴うリヤプノフ数 は、 スケーの運動の Kolmogorov 特性時間の逆数に等しい。すなわち $\lambda\sim r-2/32/\sim n3$ となる。
従って
$L$$n$$n^{3}$$r$$\lambda$$)\mathrm{s}r$$n^{3}\sim\lambda^{9/2}$が得られる。この式は、 リヤプノフ数が 以下の運動モードの数 (左辺)、即ち、値が 以下のリヤプノブ数の数がであることあることを示している。故に、 リヤプノフ数の分布密度関数は上の関係式を微分して次のように得られる。
$\lambda$$\lambda$$\lambda^{9/2}$$P(\lambda)$$P(\lambda)d\lambda\sim\lambda 7/2d\lambda$

ここで得られた分布密度関数の形は、 現在の計算機の能力では数値的に確かめることはほとんど不可能であることを注意しておきたい。実際それに要する CPU 時間は数十年のオーダーに見積られる。あくまで数値的方法でチェックしょうとするなら、 計算機の能力の飛躍的な進歩が必要であろう。
またこの分布密度関数は $\lambda=0$ においても発散しないことを指摘しておく。 これはシェルモデルのリヤプノフ数の分布密度がで発散していたことと対照的である (なお前であることが分かる)。 シェルモデル
節の議論を進めることでこの発散のオーダーがにおける発散は、 波数の離散化が 2 のべきで行われたために、 波数ゼロ (すなわちリヤプノフ数ゼロ) にモードが集積したことによる。 これに対して 3 次元乱流では波数ゼロにお$\lambda=0$$1/\lambda$

けるモードの集積は存在せず、従って分布密度関数の発散も生じない。

6

まとめ乱流のシエルモデルにおいてリヤプノブベクトルを調べ、 そのサポートが波数空間において特定の波数付近に局在化していること、 および、 その波数における特性時間の逆数が200

リヤプノフ数を与えること、 を見いだした。 この結果、 シエルモデルにおいて、 リヤプノフ数の (アトラクタの次元\rightarrow \infty における) 漸近的な解析的表現を得た。すなわちシェルモデルは、 常微分方程式系の高次元カオスにおいて、 リヤプノフ数の解析的表式が得られる例を与えている。 さらにこの結果を 3 次元 Navier-Stokes 乱流に適用して、 3 次元乱流と予想した。のリヤプノブ数の分布密度を$P(\lambda)d\lambda\sim\lambda^{7/2}d\lambda$

参考文献

1. M.Yamada and K.Ohkitani, J.Phys Soc Japan, 56(1987)4210; Phys Rev Lett., 60(1988)
983; Prog Theor Phys. 79(1988)1265; Phys Lett., $\mathrm{A}134(1988)165$ ; Unstable and Turbulent Motion of Fluids, World Scientific,(1993)188.

2. K.Ohktani and M.Yamada, Prog. Theor. Phys., 81 (1989) 329; Prog.Theor.Phys.,
84(1990)415.

3.

$\mathrm{M}.\mathrm{H}$.Jensen et al., Phys Rev. $\mathrm{A}43(1991)798$ .

4. L.Biferale et al.,Physica $\mathrm{A}185(1991)19$ ; Phys Fluids $\mathrm{A}5(1993)428$ .

5. L.Kadanoff et al. (1994) preprint.

201$\mathrm{t}\cdotarrow$

202$\wedge^{arrow}\mathrm{I}’\iota$

203$\prime rv\mathfrak{F}^{\prime l},\underline{\downarrow|\vee}$$-|=$204