Tài liệu Tính chaos của hệ phương trình fitzhugh-Nagumo - Phan Văn Long Em: Phan Văn Long Em Tính Chaos của hệ phương trình...
66
TÍNH CHAOS CỦA HỆ PHƢƠNG TRÌNH FITZHUGH-NAGUMO
Phan Văn Long Em(1)
(1) Trường Đại học An Giang
Ngày nhận bài: 10/8/2018; Ngày gửi phản biện 25/8/20111; Chấp nhận đăng 20/11/2018
Email: pvlem@agu.edu.vn
Tóm tắt
Hệ phương trình FitzHugh-Nagumo được xem là mô hình đơn giản mô tả điện áp của
màng tế bào. Nếu có những thay đổi làm cho nghiệm của nó bất ổn định hay có tính Chaos, sẽ
dẫn đến việc khó phán đoán những kết quả mong muốn. Một hệ Chaos là hệ có hình dạng
không thể dự đoán được, nhạy cảm đối với những điều kiện ban đầu và sự thay đổi của những
tham số. Bài báo này nghiên cứu sự ảnh hưởng của một tham số, cụ thể là tần số của dòng điện
tác động từ bên ngoài, lên tính Chaos của hệ phương trình FitzHugh-Nagumo (FHN) bằng đồ
thị rẽ đôi và số mũ Lyapunov lớn nhất. Thông qua kết quả bằng phương pháp số, có ba miền
Chaos được tìm thấy tương ứng với các khoảng giá trị khác nhau của tần số của dòng điện kíc...
8 trang |
Chia sẻ: quangot475 | Lượt xem: 375 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem nội dung tài liệu Tính chaos của hệ phương trình fitzhugh-Nagumo - Phan Văn Long Em, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Phan Văn Long Em Tính Chaos của hệ phương trình...
66
TÍNH CHAOS CỦA HỆ PHƢƠNG TRÌNH FITZHUGH-NAGUMO
Phan Văn Long Em(1)
(1) Trường Đại học An Giang
Ngày nhận bài: 10/8/2018; Ngày gửi phản biện 25/8/20111; Chấp nhận đăng 20/11/2018
Email: pvlem@agu.edu.vn
Tóm tắt
Hệ phương trình FitzHugh-Nagumo được xem là mô hình đơn giản mô tả điện áp của
màng tế bào. Nếu có những thay đổi làm cho nghiệm của nó bất ổn định hay có tính Chaos, sẽ
dẫn đến việc khó phán đoán những kết quả mong muốn. Một hệ Chaos là hệ có hình dạng
không thể dự đoán được, nhạy cảm đối với những điều kiện ban đầu và sự thay đổi của những
tham số. Bài báo này nghiên cứu sự ảnh hưởng của một tham số, cụ thể là tần số của dòng điện
tác động từ bên ngoài, lên tính Chaos của hệ phương trình FitzHugh-Nagumo (FHN) bằng đồ
thị rẽ đôi và số mũ Lyapunov lớn nhất. Thông qua kết quả bằng phương pháp số, có ba miền
Chaos được tìm thấy tương ứng với các khoảng giá trị khác nhau của tần số của dòng điện kích
hoạt từ bên ngoài.
Từ khóa : chaos, đồ thị rẽ đôi, hệ phương trình FitzHugh-Nagumo, số mũ Lyapunov
Abstract
CHAOTIC BEHAVIOR OF FITZHUGH-NAGUMO SYSTEM
The FitzHugh-Nagumo system is a simple model describing the membrane voltage. If
there are some changes making the solution unstable or chaotic, it will be difficult to predict
some desired results. The chaotic system is unpredictable behavior, high sensitivity to initial
conditions and parameter variations. This paper investigates the effect of a parameter,
especially the frequency of the external electrical stimulation, on the chaos dynamics of
FitzHugh-Nagumo (FHN) by using the bifurcation diagram and the largest Lyapunov exponent.
Through simulations results, three chaotic regions were specified by varying the frequency of
the external electrical stimulation.
1. Đặt vấn đề
Tính Chaos là một hiện tượng phi tuyến phức tạp, rất hấp dẫn và được quan tâm trong
khoảng ba thập niên gần đây trong nhiều lĩnh vực như: vật lý, hóa học, sinh thái học, sinh học
và nhiều lĩnh vực khác. Các dao động Chaos được tìm thấy trong nhiều hệ động lực thuộc nhiều
lĩnh vực khác nhau, tính chất của hệ như thế được đặc trưng bởi sự bất ổn định và khả năng dự
đoán kết quả bị giới hạn theo thời gian. Nói một cách tổng quát, một hệ Chaos nếu nó xác định,
có tính chất không tuần hoàn theo thời gian, nhạy cảm đối với những điều kiện ban đầu và sự
thay đổi của những tham số. Như vậy, đối với một hệ thống Chaos thì các quỹ đạo của nó bắt
đầu có thể gần nhau nhưng đột ngột trở nên không tương quan, tách ra rất xa nhau một cách
nhanh chóng theo thời gian. Sự hấp dẫn của hệ phương trình Chaos nằm ở chỗ tính phức hợp
của chúng, cũng như tính chất không thể dự đoán trước và sự nhạy cảm đối với điều kiện ban
Tạp chí Khoa học Đại học Thủ Dầu Một Số 4(39)-2018
67
đầu với sự thay đổi của các tham số. Trong sinh học, tính Chaos và nhiều tính phức hợp khác
như: sự rẽ đôi, tính tuần hoàn, bán tuần hoànđược tìm thấy ở rất nhiều trong thực tiễn, điển
hình như điện áp tế bào (Guevara, Glass, & Shrier, 1981; Matsumoto, Aihara, Ichikawa, &
Tasaki, 1984; Braun, Wissing, Schäfer, & Hirsch, 1994).
Năm 1952, Hodgkin và Huxley đã đưa ra một mô hình toán học bốn chiều có thể xấp xỉ
được các tính chất hoạt náo của điện áp tế bào (Hodgkin & Huxley, 1952). Kế từ đó, tính Chaos
đã được nghiên cứu trong hệ thống tế bào thực sự và tạo được nhiều thành công một cách định
lượng nhờ vào mô hình mang tên Hodgkin-Huxley (Aihara, Matsumoto & Ichiwaka, 1985).
Dựa trên mô hình này, rất nhiều mô hình đơn giản hơn đã được công bố nhằm mô tả sự hoạt
náo của điện áp tế bào. Năm 1962, FitzHugh R. và Nagumo J. đã công bố một mô hình mới
mang tên Mô hình FitzHugh-Nagumo (FHN) được biết là mô hình hai chiều đơn giản hóa từ hệ
phương trình nổi tiếng của Hodgkin-Huxley (Fitzhugh, 1960; Nagumo, Arimoto & Yoshizawa,
1962). Tuy là mô hình đơn giản hơn, nhưng nó có nhiều kết quả giải tích đáng chú ý và giữ
được các tính chất, ý nghĩa về mặt sinh học. Mô hình này được tạo thành từ hai phương trình
của hai biến u và v . Biến đầu tiên là biến nhanh, được gọi là biến hoạt náo, nó thể hiện cho
điện áp của màng tế bào. Biến thứ hai là biến chậm, nó thể hiện cho một số đại lượng vật lí phụ
thuộc thời gian như độ dẫn điện của dòng ion đi ngang qua màng tế bào.
Hệ phương trình FitzHugh-Nagumo được biểu diễn bởi hệ sau:
( 1)(1 ) ( ),
,
du
u u bu v s t
dt
dv
cu
dt
(1)
trong đó, ,b c là các hằng số dương, ( )s t là dòng điện kích hoạt từ bên ngoài được cho
bởi công thức:
( ) cos2 ,
2
a
s t ft
f
(2)
với a và f tương ứng là các biên độ và tần số của dòng điện kích hoạt từ bên ngoài. Kết
quả bên dưới cho thấy tính tuần hoàn và tính chaos của điện áp màng tế bào khi cho tần số hay
biên độ thay đổi. Tính tuần hoàn của những sóng dao động của điện áp đươc phân chia thành
các dạng như: dạng chu kì nhịp :m n , trong đó m và n tương ứng là các số sóng thực sự và số
lượng các dao động xuất hiện một cách đều đặn theo thời gian trong một chu kì. Ví dụ, dạng
chu kì nhịp 1:1 nghĩa là điện áp của màng tế bào đồng bộ với các dao động. Cụ thể, Hình 1
giới thiệu các dạng trạng thái khác nhau của hệ phương trình (1) tương ứng với các tần số và
biên độ khác nhau của dòng điện kích hoạt từ bên ngoài được cho bởi công thức (2).
Sự thay đổi từ trạng thái tuần hoàn sang trạng thái bất ổn định hay Chaos làm cho nghiệm
của hệ phương trình (1) có những hình dạng khác nhau, đặc biệt là tính Chaos được rất nhiều
nhà nghiên cứu quan tâm hiện nay. Hệ phương trình FitzHugh-Nagumo được xem là mô hình
đơn giản mô tả điện áp của màng tế bào, do đó nếu có những thay đổi làm cho nghiệm của nó
bất ổn định hay có tính Chaos, sẽ dẫn đến việc khó phán đoán những kết quả mong muốn. Vì
vậy, việc nghiên cứu tính Chaos của hệ phương trình FitzHugh-Nagumo là hết sức cần thiết.
Hình 1. Các dạng trạng thái khác nhau của hệ phương trình (1) tướng ứng với các giá trị
khác nhau của f và ( 10, 1.0).a b c : (a) là dạng chu kì nhịp 1:1 với 0.06f và 0.1.a ;
Phan Văn Long Em Tính Chaos của hệ phương trình...
68
(b) là dạng chu kì nhịp 2 :3 với 0.076f và 0.1.a ; (c) là dạng chu kì nhịp 1: 2 với
0.08f và 0.1.a ; (d) là dạng chu kì nhịp 1:5 với 0.129f và 0.081.a ; (e) là dạng
chu kì nhịp 0 :1 với 0.17f và 0.081.a ; (f) là dạng Chaos với 0.129f và 0.1.a
(a) Dạng chu kì nhịp 1:1 với 0.06f và 0.1.a
(b) Dạng chu kì nhịp 2 :3 với 0.076f và 0.1.a
(c) Dạng chu kì nhịp 1: 2 với 0.08f và 0.1.a
(d) Dạng chu kì nhịp 1:5 với 0.129f và 0.081.a
Tạp chí Khoa học Đại học Thủ Dầu Một Số 4(39)-2018
69
(e) Dạng chu kì nhịp 0 :1 với 0.17f và 0.081.a
(f) Dạng Chaos với 0.129f và 0.1.a
2. Cơ sở lý thuyết và phƣơng pháp nghiên cứu
Như đã nói ở trên, hệ phương trình FitzHugh-Nagumo là mô hình đơn giản mô tả điện áp
của màng tế bào, nếu có những thay đổi làm cho nghiệm của nó bất ổn định hay có tính Chaos,
sẽ dẫn đến việc khó phán đoán những kết quả mong muốn. Vì vậy, việc nghiên cứu tính Chaos
của hệ phương trình FitzHugh-Nagumo là hết sức cần thiết. Để nghiên cứu tính Chaos của hệ
phương trình FitzHugh-Nagumo, bài báo đã dựa trên biểu đồ rẽ đôi và sự biến thiên của số mũ
Lyapuov lớn nhất (Dang-Vu & Delcarte, 2000). Biểu đồ rẽ đôi được xây dựng dựa trên phần
Poincaré của không gian bắt được tất cả các sóng hay quỹ đạo của hệ phương trình (1) (tức là
: 0.045 0u và 0
dv
dt
). Số mũ Lyapunov lớn nhất được tính dựa vào phương pháp được
miêu tả trong (Wolf, Swift, Swinney & Vastano, 1985). Cho một hệ phương trình động lực liên
tục n chiều, số mũ lớn nhất Lyapuov được xác định bởi công thức:
max
1 ( )
lim log ,
(0)t
t
t
(3)
trong đó, ( )t là trục chính của n ellipsoid được sinh bởi một n hình cầu vô hạn của những
điều kiện ban đầu. Nếu max 0 thì hệ phương trình có tính Chaos. Ngược lại, hệ phương trình
sẽ có một đường tròn giới hạn (tuần hoàn) hoặc là bán tuần hoàn (Wolf và ctv., 1985; Aguirre,
Mosekilde & Sanjuan, 2004). Kết quả tính toán của bài báo được thực hiện trên C++ và dùng
thuật toán Runge-Kutta để lấy tích phân hệ phương trình (1) với bước thời gian 0.005.t
Giá trị của các tham số được cố định như sau 0.1, 10, 1.0.a b c Đặc biệt, tần số f của
dòng điện kích hoạt từ bên ngoài được xem như là tham số của sự rẽ đôi.
Phan Văn Long Em Tính Chaos của hệ phương trình...
70
3. Kết quả
Hình 2 là biểu đồ rẽ đôi (hình bên trên) tương ứng với sự biến thiên của số mũ Lyapunov lớn
nhất (hình bên dưới) đối với miền xác định của tần số là 0.06 0.17.f Kết quả cho thấy hệ
phương trình động lực (1) có nhiều tính chất phong phú. Nếu tần số f đủ lớn ( 0.1625)f thì
điện áp tế bào sẽ có dạng chu kì nhịp 0 :1. Nghĩa là, nó bị triệt tiêu hoàn toàn. Nếu
0.078 0.095f và 0.131 0.1609f thì điện áp tế bào có dạng chu kì nhịp 1: 2. Nếu
0.067f và 0.095 0.1245f thì điện áp tế bào có dạng chu kì nhịp 1:1. Như vậy, từ Hình
2, sẽ có 3 miền làm cho hệ phương trình (1) có tính Chaos, được gọi là miền Chaos và đặt tên tương
ứng là (I), (II) và (III). Các miền Chaos này được xác định bởi các số mũ Lyapunov lớn nhất có giá
trị dương (phần bên dưới của Hình (2)). Các miền Chaos và các số mũ Lyapunov lớn nhất được
phóng đại ở Hình 3. Miền Chaos (I) xuất hiện ở khoảng giữa của dạng chu kì nhịp 0 :1 và 1: 2.
Khi đó, tính Chaos của (1) được mô tả bằng dãy các rẽ đôi được tăng gấp đôi tương ứng với các giá
trị của f tăng dần (Hình 3(a)). Ở mỗi điểm rẽ đôi được tăng gấp đôi này, số mũ Lyapunov lớn nhất
tiến đến 0 từ giá trị âm (xem phần bên dưới của Hình 3(a)). Chú ý rằng có một khoảng nhỏ của dao
động có chu kì ổn định giữa 0.1613f và 0.16149.f Xung quanh giá trị 0.1613,f kích
cỡ của miền hấp dẫn Chaos giảm xuống một cách đáng kể. Điều này cho thấy hệ phương trình (1)
chuyển từ trạng thái rẽ đôi homoclinic sang trạng thái sóng đều spiking (Belykh, Belykh, Colding-
Jogrensen & Mosekilde, 2000). Tính Chaos của hệ (1) kết thúc ở 0.1609f bởi sự xuất hiện của
dạng chu kì nhịp 1: 2 , vì có mặt của một điểm yên ngựa rẽ đôi. Tại điểm đó, số mũ Lyapunov lớn
nhất thay đổi đột ngột từ một giá trị dương sang một giá trị âm. Tính Chaos của (1) trong miền
(II) với 0.1245 0.1311f được mô tả trong Hình 3(b), vì số mũ Lyapunov lớn nhất có giá trị
dương, nghĩa là trạng thái Chaos của (1) tồn tại trong miền này (phần dưới của Hình 3(b)). Xung
quang 0.1311f , có một sự thay đổi đột ngột của số mũ Lyapunov lớn nhất từ giá trị dương
sang âm.
Điều này chứng tỏ hệ phương
trình chuyển từ trạng thái Chaos
sang trạng thái tuần hoàn ổn định
với sự xuất hiện của điểm yên ngựa
rẽ đôi. Miền Chaos cuối cùng là
miền (III), xảy ra ở khoảng giữa của
hai dạng chu kì nhịp 1: 2 và 1:1 với
các giá trị khá nhỏ của f (Hình
3(c)). Trong miền này, có một dãy
các lớp chu kì nối nhau : ( 1)n n
bắt đầu với 1.n Khi giá trị của f
giảm dần (~0.067), thì số mũ lớn
nhất Lyapunov âm, khi đó trạng thái
Chaos chuyển sang trạng thái tuần
hoàn ổn định, tương ứng với dạng
chu kì nhịp 1:1, với sự xuất hiện
của điểm yên ngựa rẽ đôi.
Hình 2. Biểu đồ rẽ đôi (trên) và sự thay đổi của số mũ Lyapunov lớn nhất tương ứng
(dưới) của hệ phương trình (1) với 0.06 0.17.f
Tạp chí Khoa học Đại học Thủ Dầu Một Số 4(39)-2018
71
Hình 3. Ba miền Chaos được phóng đại từ Hình 2: biểu đồ rẽ đôi (trên) và sự thay đổi của số
mũ Lyapunov lớn nhất tương ứng (dưới).
(a) Miền (I) được phóng
đại từ hình 2 với
0.16 0.163.f
(b) Miền (II) được
phóng đại từ hình 2 với
0.124 0.132.f
Phan Văn Long Em Tính Chaos của hệ phương trình...
72
(c) Miền (III) được
phóng đại từ hình 2 với
0.065 0.08.f
4. Kết luận
Bài báo đã đưa ra kết quả rằng hệ phương trình FitzHugh-Nagumo với sự thay đổi của
dòng điện kích hoạt từ bên ngoài sẽ có tính Chaos bằng đồ thị rẽ đôi và số mũ Lyapunov lớn
nhất. Thông qua kết quả bằng phương pháp số, có ba miền Chaos được tìm thấy tương ứng với
các khoảng giá trị khác nhau của tần số của dòng điện kích hoạt từ bên ngoài. Điều này giúp
cho người nghiên cứu có thể chọn được các giá trị của tần số phù hợp, để đạt được các trạng
thái mong muốn của hệ phương trình đang xét. Giả sử rằng trong một hệ thống gồm nhiều hệ
phương trình FitzHugh-Nagumo có tính Chaos như thế thì việc nghiên cứu chắc chắn sẽ khó
khăn hơn. Do đó, kết quả của bài báo này là cơ sở ban đầu cho việc nghiên cứu về sự tương tác
giữa các hệ phương trình có tính Chaos trong một hệ thống mạng lưới các hệ phương trình
được liên kết với nhau theo một kiểu cho trước.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Aguirre, J., Mosekilde, E., & Sanjuan, M.A.F. (2004). Analysis of the noise-induced bursting-
spiking transition in a pancreatic beta-cell model, Phys. Rev.E, (69), 041910.
[2]. Aihara, K., Matsumoto, G. , & Ichiwaka, M. (1985). An alternating periodic–chaotic sequence
observed in neural oscillations, Phys. Lett. A, (111), 251–255.
[3]. Belykh, V.N., Belykh, I.V., Colding-Jogrensen & Mosekilde, E. (2000). Homoclinic
bifurcations leading to the emergence of bursting oscillations in cell models, Eur. Phys. J. E,
(3), 205–219.
Tạp chí Khoa học Đại học Thủ Dầu Một Số 4(39)-2018
73
[4]. Braun, H.A., Wissing, H., Schäfer, K., & Hirsch, M.C. (1994). Oscillation and noise determine
signal transduction in shark multimodel sensory cells, Nature, (367), 270–273.
[5]. Dang-Vu H., Delcarte C. (2000). Bifurcations et chaos, une introduction à la dynamique
contemporaine avec des programmes en Pascal, Fortran et Mathematica, Eds Ellipses,
Universités –Mécanique.
[6]. Fitzhugh, R. (1960). Thresholds and plateaus in the Hodgkin–Huxley nerve equations, J. Gen.
Physiol., (43), 867–896.
[7]. Guevara, M.R., Glass, L., & Shrier, A. (1981). Phase locking, period-doubling bifurcation, and
irregular dynamics in periodically stimulated cardiac cells, Science, (214),1350-1353.
[8]. Hodgkin, A.L., & Huxley, A.F. (1952). A quantitative description of membrane current and its
application to conduction and excitation in nerve, J. Physiol., (117), 500–544.
[9]. Matsumoto, G., Aihara, K., Ichikawa, M., & Tasaki, A. (1984). Periodic and nonperiodic
response of membrane potentials in squid giant axons during sinusoidal current stimulation, J.
Theoret. Neurobiol., (3), 1–14.
[10]. Nagumo, J., Arimoto, S., & Yoshizawa, S. (1962). An active pulse transmission line
simulating nerve axon, Proc. IRE, (50), 2061–2070.
[11]. Wolf, A., Swift, J.B., Swinney, H.L., & Vastano, J.A. (1985). Determining Lyapunov
exponents from a time series, Physica D (16), 285–317.
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- 43455_137171_1_pb_3199_2189966.pdf