Teoría de la estabilidad
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En matemáticas, la teoría de estabilidad estudia la estabilidad de las soluciones de ecuaciones diferenciales y sistemas dinámicos, es decir, examina como difieren las soluciones bajo pequeñas modificiaciones de las condiciones iniciales.
La estabilidad es muy importante en física y ciencias aplicadas, ya que en general en los problemas prácticos las condiciones iniciales nunca se conocen con toda precisión, y es importante que pequeñas desviaciones iniciales, no generen comportamientos cualitativos diferentes. Cuando la diferencia entre dos soluciones con valores iniciales cercanos puede acotarse mediante la diferencia de valores iniciales se dice que la evolución temporal del sistema presenta estabilidad.
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[editar] Estabilidad de ecuaciones diferenciales
Debido a que toda ecuación diferencial puede reducirse a un sistema de ecuaciones diferenciales de primer orden equivalente, el estudio de la estabilidad de las soluciones de ecuaciones diferenciales puede reducirse al estudio de la estabilidad de los sistemas de ecuaciones diferenciales. Consideremos por ejemplo un sistema de ecuaciones autónomo no lineal dado por:
| <math>\dot{\mathbf{x |
= f(\mathbf{x}(t)) \qquad
\mathbf{x}(0) = \mathbf{x}_0</math>||left}} Donde <math>\mathbf{x}(t)\in \mathcal{D} \subseteq \mathbb{R}^n</math> es el vector de estado del sistema, <math>\mathcal{D}</math> un conjunto abierto que contiene al origen y <math>f: \mathcal{D} \rightarrow \mathbb{R}^n</math> una función continua. Sin pérdida de generalidad, podemos asumir que el origen es un punto de equilibrio (si el punto de equilibrio fuera otro punto podemos hacer un cambio de variable y redefinir la función f para que coincida con el origen):
[editar] Estabilidad de sistemas dinámicos
[editar] Estabilidad numérica
La estabilidad numérica técnicamente no forma parte de la teoría de la estabilidad, puesto que no analiza la estabilidad de soluciones de un sistema de evolución temporal, sino la estabilidad del algoritmo usado para encontrar una de las soluciones de dicho sistema. Sin embargo, el propio algoritmo numérico de resolución puede ser visto a veces como un sistema dinámico discreto.
