線型化と固有値判定の入口
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1導入
この講義では、非線型系の平衡点の近傍で一次近似を抽出し、得られた線型系の固有値から局所安定性を判定する。
2標準形
対象は
\boldsymbol{x}'=\boldsymbol{F}(\boldsymbol{x})
である。平衡点 \boldsymbol{x}_* は \boldsymbol{F}(\boldsymbol{x}_*)=\boldsymbol{0} を満たす点である。
本講義では \boldsymbol{F} が平衡点の近傍で C^1 級である場合を扱う。したがって局所的な解の存在と一意性が成立し、初期値から定まる解を一つの記号で表せる。
3安定性の定義
時刻 t_0 を固定し、そこから始まる解を \boldsymbol{x}(t;t_0,\boldsymbol{x}_0) と書く。自律系なので、以下の性質は t_0 の選び方に依存しない。また、以下で指定する近傍の各初期値について、解がすべての t\ge t_0 で存在することも条件に含める。
平衡点 \boldsymbol{x}_* がLyapunov 安定であるとは、任意の \varepsilon>0 に対してある \delta>0 が存在し、
\|\boldsymbol{x}_0-\boldsymbol{x}_*\|<\delta
\quad\Longrightarrow\quad
\|\boldsymbol{x}(t;t_0,\boldsymbol{x}_0)-\boldsymbol{x}_*\|<\varepsilon
\quad(t\ge t_0)
となることである。これは「十分近くから出発した解が、その後も近くにとどまる」という条件であり、\boldsymbol{x}_* へ収束することまでは要求しない。
平衡点が局所吸引的であるとは、ある r>0 が存在し、
\|\boldsymbol{x}_0-\boldsymbol{x}_*\|<r
\quad\Longrightarrow\quad
\boldsymbol{x}(t;t_0,\boldsymbol{x}_0)\longrightarrow\boldsymbol{x}_*
\quad(t\to\infty)
となることである。Lyapunov 安定かつ局所吸引的である平衡点を局所漸近安定という。不安定とは Lyapunov 安定でないことである。
さらに、Lyapunov 安定であり、すべての初期値からの解が前向きに大域存在して \boldsymbol{x}_* へ収束するとき、大域漸近安定という。
Jordan 講義で確認したとおり、線型系では虚軸上の固有値に属する Jordan ブロックの大きさが解の有界性を決定する。次に、この線型系の判定を非線型系の平衡点近傍へ適用する。
4線型近似の意義
非線型系を厳密に解くことは困難である。しかし平衡点の近傍では Taylor 展開の一次項が支配的になる。変数 \boldsymbol{u}=\boldsymbol{x}-\boldsymbol{x}_* と置くと、
\boldsymbol{u}'=A\boldsymbol{u}+\boldsymbol{r}(\boldsymbol{u}),
\qquad
A=D\boldsymbol{F}(\boldsymbol{x}_*),
\qquad
\frac{\|\boldsymbol{r}(\boldsymbol{u})\|}{\|\boldsymbol{u}\|}\longrightarrow 0
\quad(\boldsymbol{u}\to\boldsymbol{0})
である。ここで D\boldsymbol{F}(\boldsymbol{x}_*) は Jacobian 行列である。C^1 級から従うのは、剰余 \boldsymbol{r}(\boldsymbol{u}) が一次項に比べて無視できるという上の極限である。O(\|\boldsymbol{u}\|^2) まで主張するには、さらに強い滑らかさが必要である。
Jacobian 行列は、非線型写像 \boldsymbol{F} 全体を線型写像と同一視するものではない。平衡点 \boldsymbol{x}_* で固定したとき、増分 \boldsymbol{u} に作用する線型写像
\boldsymbol{u}\mapsto D\boldsymbol{F}(\boldsymbol{x}_*)\boldsymbol{u}
を抽出するための行列である。
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5固有値判定
ここで適用する定理は、非線型系を線型系と完全に同一視する規則ではない。平衡点の近傍で、線型化が安定性を正しく判定するための定理である。
5.1まず線型系を完全に判定する
\boldsymbol{u}'=A\boldsymbol{u} の原点については、Jordan 講義の時間発展から次が従う。
- すべての固有値が \operatorname{Re}\lambda<0 を満たすことと、原点が大域漸近安定であることは同値である。
- すべての固有値が \operatorname{Re}\lambda\le 0 を満たし、虚軸上の固有値に属する Jordan ブロックがすべて大きさ 1 であることと、原点が Lyapunov 安定であることは同値である。
- \operatorname{Re}\lambda>0 の固有値があるか、虚軸上に大きさ 2 以上の Jordan ブロックがあれば、原点は不安定である。
これは線型系そのものの完全な判定である。次の定理は、この判定のうち符号が境界から離れた部分を非線型系へ移す。
5.2線型化定理の形
右辺 \boldsymbol{F} が平衡点 \boldsymbol{x}_* の近傍で C^1 級であり、Jacobian 行列
A=D\boldsymbol{F}(\boldsymbol{x}_*)
の固有値が虚軸上に存在しないとする。このような平衡点を双曲型という。
この仮定のもとで、A の固有値の実部がすべて負なら、平衡点は局所漸近安定である。A が実部の正の固有値を含むなら、平衡点は不安定である。
A が正の実部をもつ固有値を含むなら、ほかに虚軸上の固有値があっても不安定と判定できる。正の実部をもつ固有値がなく、実部 0 の固有値を含む場合は、線型化だけでは原則として判定できない。この境界例では剰余項が本質になる。
本講義では定理の厳密な証明までは扱わない。適用範囲は、平衡点の局所的な安定・不安定の判定である。
6具体例 1:Jacobian を実際に計算する
\begin{cases}
x'=x(1-x-y),\\
y'=y(2-x-y)
\end{cases}\begin{cases}
x'=x(1-x-y),\\
y'=y(2-x-y)
\end{cases}
で平衡点を確認すると、(0,0),(1,0),(0,2) が得られる。右辺を F_1=x(1-x-y),\ F_2=y(2-x-y) とおくと、Jacobian は
J(x,y)=
\begin{pmatrix}
1-2x-y & -x\\
-y & 2-x-2y
\end{pmatrix}
である。(1,0) では
J(1,0)=
\begin{pmatrix}
-1 & -1\\
0 & 1
\end{pmatrix}
となり、固有値は -1,1 である。正の固有値を含むため、(1,0) は不安定である。線型化は、平衡点の近傍で一方向には接近し、別方向には離脱する構造を抽出している。
7具体例 2:線型化だけで判定不能な場合
x'=x^2
では x=0 が平衡点である。Jacobian に相当する導関数は 2x であり、x=0 では 0 となる。固有値の実部が 0 であるため、線型化は安定性を判定しない。
しかし x(t)=x_0/(1-x_0(t-t_0)) なので、x_0>0 では有限時間で発散し、x=0 は Lyapunov 不安定である。一方、x'=-x^3 も x=0 で同じ線型化 u'=0 をもつが、x(t) の絶対値は単調に減少して 0 に収束するため、原点は局所漸近安定である。同じ線型化から逆の結論が生じることが、境界例で剰余項を調べる必要を示す。
8判定表
ここでは任意次元の非線型系に対する結論だけをまとめる。結節点・焦点・鞍点という二次元の幾何分類は次の相平面の講義で扱う。
| Jacobian の固有値 | 非線型平衡点の結論 |
| 実部がすべて負 | 局所漸近安定 |
| 正の実部を 1 つでも含む | 不安定 |
| 正の実部を含まず、実部 0 を含む | 剰余項の解析が必要 |
9適用範囲と限界
線型化は平衡点の近傍での局所理論である。遠方の挙動、周期軌道、大域安定性は別の解析を必要とする。
また、線型化が有効であることは、非線型項を無視してよいことを無条件に意味しない。双曲型でない平衡点では、元の方程式や保存量を直接解析する必要がある。
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12関連リンク
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Linearization and Eigenvalue Stability
1Introduction
This lecture explains how to extract the first-order approximation of a nonlinear system near an equilibrium and use the eigenvalues of the resulting linear system to determine local stability.
2Standard Form
Consider
\boldsymbol{x}'=\boldsymbol{F}(\boldsymbol{x}).
An equilibrium \boldsymbol{x}_* satisfies \boldsymbol{F}(\boldsymbol{x}_*)=\boldsymbol{0}. Assume that \boldsymbol{F} is C^1 near the equilibrium. Local existence and uniqueness then hold, so the solution determined by an initial value is well defined.
3Definitions of Stability
Fix an initial time t_0 and write the solution as \boldsymbol{x}(t;t_0,\boldsymbol{x}_0). For every initial value in the neighborhoods below, forward existence for all t\ge t_0 is included in the definition.
The equilibrium \boldsymbol{x}_* is Lyapunov stable if, for every \varepsilon>0, there exists \delta>0 such that
\|\boldsymbol{x}_0-\boldsymbol{x}_*\|<\delta
\Longrightarrow
\|\boldsymbol{x}(t;t_0,\boldsymbol{x}_0)-\boldsymbol{x}_*\|<\varepsilon
\quad(t\ge t_0).
Thus, solutions starting sufficiently near the equilibrium remain near it; convergence is not required. The equilibrium is locally attractive if some r>0 satisfies
\|\boldsymbol{x}_0-\boldsymbol{x}_*\|<r
\Longrightarrow
\boldsymbol{x}(t;t_0,\boldsymbol{x}_0)\to\boldsymbol{x}_*
\quad(t\to\infty).
An equilibrium that is both Lyapunov stable and locally attractive is locally asymptotically stable. It is unstable if it is not Lyapunov stable. It is globally asymptotically stable if it is Lyapunov stable, every solution exists forward for all initial values, and every solution converges to it.
For a linear system, Jordan blocks associated with eigenvalues on the imaginary axis determine whether solutions remain bounded. We now transfer the part of that criterion away from the spectral boundary to nonlinear equilibria.
4The Linear Approximation
Set \boldsymbol{u}=\boldsymbol{x}-\boldsymbol{x}_*. Taylor expansion gives
\boldsymbol{u}'=A\boldsymbol{u}+\boldsymbol{r}(\boldsymbol{u}),\qquad
A=D\boldsymbol{F}(\boldsymbol{x}_*),\qquad
\frac{\|\boldsymbol{r}(\boldsymbol{u})\|}{\|\boldsymbol{u}\|}\to0
\quad(\boldsymbol{u}\to\boldsymbol{0}).
Here D\boldsymbol{F}(\boldsymbol{x}_*) is the Jacobian matrix. The C^1 assumption gives the displayed little-o remainder; an O(\|\boldsymbol{u}\|^2) estimate requires stronger smoothness. The Jacobian does not make the entire nonlinear map linear. It extracts the linear map
\boldsymbol{u}\mapsto D\boldsymbol{F}(\boldsymbol{x}_*)\boldsymbol{u}
acting on increments at the fixed equilibrium.
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5Eigenvalue Criteria
5.1Complete Criterion for the Linear System
For the exact linear system \boldsymbol{u}'=A\boldsymbol{u}:
- The origin is globally asymptotically stable if and only if every eigenvalue satisfies \operatorname{Re}\lambda<0.
- The origin is Lyapunov stable if and only if every eigenvalue satisfies \operatorname{Re}\lambda\le0 and every Jordan block belonging to an eigenvalue on the imaginary axis has size one.
- The origin is unstable if an eigenvalue has positive real part or if an eigenvalue on the imaginary axis has a Jordan block of size at least two.
This is a complete statement about the linear system itself.
5.2Linearization Theorem for a Nonlinear System
Suppose that \boldsymbol{F} is C^1 near \boldsymbol{x}_* and that
A=D\boldsymbol{F}(\boldsymbol{x}_*)
has no eigenvalue on the imaginary axis. Such an equilibrium is hyperbolic. If all eigenvalues of A have negative real part, then \boldsymbol{x}_* is locally asymptotically stable. If A has an eigenvalue with positive real part, then \boldsymbol{x}_* is unstable.
The instability conclusion from a positive real part remains valid even when other eigenvalues lie on the imaginary axis. If no eigenvalue has positive real part but at least one has zero real part, linearization alone is generally inconclusive. Nonlinear remainder terms then become essential. This theorem concerns local behavior only and does not establish global stability.
6Example 1: Computing a Jacobian
For
\begin{cases}
x'=x(1-x-y),\\
y'=y(2-x-y),
\end{cases}\begin{cases}
x'=x(1-x-y),\\
y'=y(2-x-y),
\end{cases}
the equilibria are (0,0),(1,0),(0,2), and
J(x,y)=
\begin{pmatrix}
1-2x-y&-x\\
-y&2-x-2y
\end{pmatrix}.
At (1,0),
J(1,0)=\begin{pmatrix}-1&-1\\0&1\end{pmatrix},
whose eigenvalues are -1 and 1. The positive eigenvalue proves that (1,0) is unstable. Locally, one direction approaches the equilibrium and another departs from it.
7Example 2: An Inconclusive Linearization
For x'=x^2, the equilibrium x=0 has linearization u'=0. Nevertheless,
x(t)=\frac{x_0}{1-x_0(t-t_0)},
so every x_0>0 produces finite-time blow-up and the origin is Lyapunov unstable. By contrast, x'=-x^3 has the same linearization, but |x(t)| decreases to zero, so the origin is locally asymptotically stable. Equal boundary linearizations can therefore lead to opposite conclusions.
8Summary Table for Nonlinear Equilibria
| Eigenvalues of the Jacobian | Conclusion for the nonlinear equilibrium |
| All real parts are negative | Locally asymptotically stable |
| At least one real part is positive | Unstable |
| No positive real part and at least one zero real part | Analyze nonlinear remainder terms |
Node, saddle, focus, and center are two-dimensional geometric classifications treated in the next lecture.
9Scope
Linearization is local. Far-field behavior, periodic orbits, and global stability require additional analysis. At a nonhyperbolic equilibrium, the original equations, monotone quantities, or conserved quantities must be examined directly.
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12Related Material
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