In fisica matematica, nell'ambito della teoria ergodica, il lemma di Kac, dimostrato dal matematico Mark Kac nel 1947[1], è un lemma che stabilisce che in uno spazio di misura l'orbita di quasi tutti i punti contenuti in un insieme di tale spazio, la cui misura è , ritornano in entro un tempo medio inversamente proporzionale a .[2]

Il lemma estende quanto affermato dal teorema di ricorrenza di Poincaré, in cui si dimostra che i punti ritornano in infinite volte.[3]

Poiché lo spazio delle fasi di un sistema dinamico a variabili e limitato, ossia con le variabili che hanno tutte un minimo e un massimo, è, per il teorema di Liouville, uno spazio di misura, il lemma implica che data una configurazione del sistema (punto dello spazio) il tempo di ritorno medio vicino a tale configurazione (in un intorno del punto) è inversamente proporzionale alla grandezza in volume dell'intorno considerato.

Normalizzando a 1 la misura complessiva dello spazio, esso diventa uno spazio di probabilità e la misura di un suo insieme rappresenta la probabilità di trovare il sistema negli stati rappresentati dai punti di tale insieme. In questo caso il lemma implica che quanto più piccola è la probabilità di trovarsi in un certo stato (o intorno di esso), tanto più lungo è il tempo di ritorno vicino a tale stato.[4]

In formule, se è la regione intorno al punto iniziale e il tempo di ritorno, il suo valore medio è:

Dove è un tempo caratteristico del sistema considerato.

Si noti che poiché il volume di , quindi , dipende esponenzialmente dal numero di variabili del sistema (, con lato infinitesimo, quindi minore di 1, del volume in dimensioni),[5] decresce esponenzialmente all'aumentare delle variabili in gioco nel sistema e di conseguenza cresce esponenzialmente il tempo di ritorno.[6]

In pratica, all'aumentare delle variabili necessarie per descrivere il sistema, il tempo di ritorno cresce rapidamente.[7]

Intuitivamente è abbastanza ovvio comprendere che se le configurazioni possibili sono di numero finito prima o poi si ripeteranno. Altrettanto intuitivo è che le configurazioni più probabili si ripeteranno più frequentemente.

  1. ^ (EN) Mark Kac, On the notion of recurrence in discrete stochastic processes (PDF), in Bulletin of the American Mathematical Society, vol. 53, n. 10, 1947, pp. 1002-1010.
  2. ^ (EN) Michael Hochman, Notes on ergodic theory (PDF), su math.huji.ac.il, 27 gennaio 2013, p. 20.
  3. ^ (EN) Charles Walkden, MAGIC: 10 lectures course on ergodic theory – Lecture 5, su personalpages.manchester.ac.uk.
  4. ^ (EN) Tiago Pereira, Lecture Notes - Introduction to Ergodic Theory (PDF), su Imperial College London, Dipartimento di Matematica, p. 12.
  5. ^  Si veda Limite notevole.
  6. ^ Luca Gammaitoni e Angelo Vulpiani, Perché è difficile prevedere il futuro, Bari, Edizioni Dedalo, 2019, p. 91, ISBN 978-88-220-6882-8.
  7. ^ (EN) Karl E.Petersen, Ergodic Theory, Cambridge, Cambridge University Press, 1983, p. 37, ISBN 0-521-23632-0.

Bibliografia

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Voci correlate

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