🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

Двухцветный граф каскадов Морса-Смейла на трехмерных многообразиях

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель исследования — выделить класс каскадов (диффеоморфизмов) Морса-Смейла с трехмерным фазовым пространством, допускающих топологическую классификацию при помощи комбинаторных инвариантов. В общем случае препятствием к такой классификации является возможность дикого вложения замыканий сепаратрис в объемлющее многообразие, приводящая к счетному множеству топологически неэквивалентных систем уже в классе каскадов Морса-Смейла, имеющих всего одну седловую неподвижную точку. Для решения поставленной проблемы несущее многообразие диффеоморфизма представляется в виде объединения трех попарно непересекающихся множеств: связных аттрактора и репеллера, размерность которых не превышает единицы, и дополнения к ним, состоящего из блуждающих точек диффеоморфизма, названного характеристическим множеством. Известно, что топология пространства орбит ограничения диффеоморфизма Морса-Смейла на характеристическое множество и вложения в него проекций двумерных сепаратрис является полным топологическим инвариантом для диффеоморфизмов Морса-Смейла на трехмерных многообразиях. Кроме того, ранее описаны свойства пространства орбит, необходимые и достаточные для включения диффеоморфизма Морса-Смейла в топологический поток. Эти результаты используются в настоящей работе, чтобы показать, что классы топологической сопряженности диффеоморфизмов Морса-Смейла, включающихся в топологический поток и не имеющих гетероклинических кривых, допускают комбинаторное описание. Более точно, в работе рассмотрен класс диффеоморфизмов Морса-Смейла без гетероклинических пересечений, заданных на замкнутых трехмерных многообразиях, включающихся в топологические потоки и не имеющие гетероклинических кривых. Каждому диффеоморфизму из этого класса поставлен в соответствие двухцветный граф, описывающий взаимное расположение двумерных сепаратрис седловых периодических точек. Доказано, что существование изоморфизма двухцветных графов, сохраняющего цвет ребер, является необходимым и достаточным условием топологической сопряженности каскадов. Показано, что скорость алгоритма, различающего двухцветные графы, полиномиально зависит от числа его вершин. Описан алгоритм построения представителя каждого класса топологической сопряженности.

Об авторах

Елена Яковлевна Гуревич

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Email: egurevich@hse.ru
ORCID iD: 0000-0003-1815-3120

доцент кафедры фундаментальной математики, старший научный сотрудник лаборатории «Динамические системы и приложения»

603150, Россия, г. Нижний Новгород, ул. Большая Печёрская, д. 25/12

Елена Константиновна Родионова

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Автор, ответственный за переписку.
Email: ekrodionova@edu.hse.ru
ORCID iD: 0009-0004-2449-521X

студент факультета информатики, математики и компьютерных наук

Россия, 603150, Россия, г. Нижний Новгород, ул. Большая Печёрская, д. 25/12

Список литературы

  1. Pixton D. Wild unstable manifolds // Topology. 1977. Vol. 16, No. 2. pp. 167–172. DOI: https://doi.org/10.1016/0040-9383(77)90014-3
  2. Bonatti C., Grines V. Z. Knots as topological invariants for gradient-like diffeomorphisms of the sphere S3 // Journal of Dynamical and Control Systems. 2000. Vol. 6, No. 4. pp. 579–602. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1009508728879
  3. Безденежных А. Н., Гринес В. З. Динамические свойства и топологическая классификация градиентноподобных диффеоморфизмов на двумерных многообразиях. I, II. // Методы качественной теории дифференциальных уравнений : межвуз. темат. сб. науч. тр. 1987. С. 24–32.
  4. Гринес В. З. Топологическая классификация диффеоморфизмов Морса–Смейла с конечным множеством гетероклинических траекторий на поверхностях // Математические заметки. 1993. Т. 54, № 3. С. 3–17. DOI:
  5. https://doi.org/10.1007/BF01209552
  6. Bonatti C., Grines V. Z., Medvedev V. S., Pecou E. Three-manifolds admitting Morse–Smale diffeomorphisms without heteroclinic curves // Topology and Its Applications. 2002. Vol. 117, No. 3. pp. 335–344. DOI: https://doi.org/10.1016/S0166-8641(01)00028-1
  7. Бонатти К., Гринес В. З., Починка О. В. Классификация диффеоморфизмов Морса–Смейла с конечным множеством гетероклинических орбит на 3-многообразиях // Труды МИАН. 2005. Т. 250. С. 5–53.
  8. Bonatti C., Grines V., Pochinka O. Topological classification of Morse–Smale diffeomorphisms on 3-manifolds // Duke Mathematical Journal. 2019. Vol. 168, No. 13. pp. 2507–2558. DOI: https://doi.org/10.1215/00127094-2019-0019
  9. Гринес В. З., Гуревич Е. Я., Медведев В. С., Починка О. В. О включении диффеоморфизмов Морса–Смейла на 3-многообразии в топологический поток // Математический сборник. 2012. Т. 203, № 12. С. 81–104. DOI:
  10. https://doi.org/10.4213/sm8094
  11. Гринес В. З., Гуревич Е. Я. Комбинаторный инвариант градиентно-подобных потоков на связной сумме Sn−1 ×S1 // Математический сборник. 2023. Т. 214, № 5. С. 97–127. DOI: https://doi.org/10.4213/sm9761
  12. Palis J., Smale S. Structural stability theorems // Matematika. 1969. Vol. 13, No. 2. pp. 145–155.
  13. Bonatti C., Grines V., Medvedev V., Pecou E. Topological classification of gradientlike diffeomorphisms on 3-manifolds // Topology. 2004. Vol. 43, No. 2. pp. 369–391. DOI: https://doi.org/10.1016/S0040-9383(03)00053-3
  14. Hopcroft J. E., Wong J. K. Linear time algorithm for isomorphism of planar graphs (preliminary report) // Proceedings of the Sixth Annual ACM Symposium on Theory of Computing. 1974. pp. 172–184. DOI: https://doi.org/10.1145/800119.803896
  15. Miller G. Isomorphism testing for graphs of bounded genus // Proceedings of the Twelfth Annual ACM Symposium on Theory of Computing. 1980. pp. 225–235. DOI: https://doi.org/10.1145/800141.804670
  16. Grines V., Malyshev D., Pochinka O., Zinina S. Efficient algorithms for the recognition of topologically conjugate gradient-like diffeomorhisms // Regular and Chaotic Dynamics. 2016. Vol. 21, No. 2. pp. 189–203.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Гуревич Е.Я., Родионова Е.К., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».