WikiSort.ru - Не сортированное

Самоподобные множества с необычными свойствами в математике

Начиная с конца XIX века, в математике появляются примеры самоподобных объектов с патологическими с точки зрения классического анализа свойствами. К ним можно отнести следующие:

• множество Кантора — нигде не плотное несчётное совершенное множество. Модифицировав процедуру, можно также получить нигде не плотное множество положительной длины;
• треугольник Серпинского («скатерть») и ковёр Серпинского — аналоги множества Кантора на плоскости;
• губка Менгера — аналог множества Кантора в трёхмерном пространстве;
• примеры Вейерштрасса и Ван дер Вардена нигде не дифференцируемой непрерывной функции;
• кривая Коха — несамопересекающаяся непрерывная кривая бесконечной длины, не имеющая касательной ни в одной точке;
• кривая Пеано — непрерывная кривая, проходящая через все точки квадрата;
• траектория броуновской частицы также с вероятностью 1 нигде не дифференцируема. Её хаусдорфова размерность равна двум^{[источник не указан 2218 дней]}.

Рекурсивная процедура получения фрактальных кривых

Существует простая рекурсивная процедура получения фрактальных кривых на плоскости. Зададим произвольную ломаную с конечным числом звеньев, называемую генератором. Далее заменим в ней каждый отрезок генератором (точнее, ломаной, подобной генератору). В получившейся ломаной вновь заменим каждый отрезок генератором. Продолжая до бесконечности, в пределе получим фрактальную кривую. На рисунке справа приведены первый, второй и четвёртый шаги этой процедуры для кривой Коха.

Примерами таких кривых служат:

• кривая Коха (снежинка Коха),
• кривая Леви,
• кривая Минковского,
• Кривая Гильберта
• Ломаная (кривая) дракона (Фрактал Хартера-Хейтуэя),
• кривая Пеано.
• Кривая Мякишева

С помощью похожей процедуры получается дерево Пифагора.

Фракталы как неподвижные точки сжимающих отображений

Свойство самоподобия можно математически строго выразить следующим образом. Пусть ${\displaystyle \psi _{i},\,i=1,\dots ,n}$  — сжимающие отображения плоскости. Рассмотрим следующее отображение на множестве всех компактных (замкнутых и ограниченных) подмножеств плоскости: ${\displaystyle \Psi \colon K\mapsto \cup _{i=1}^{n}\psi _{i}(K)}$

Можно показать, что отображение ${\displaystyle \Psi }$ является сжимающим отображением на множестве компактов с метрикой Хаусдорфа. Следовательно, по теореме Банаха, это отображение имеет единственную неподвижную точку. Эта неподвижная точка и будет нашим фракталом.

Рекурсивная процедура получения фрактальных кривых, описанная выше, является частным случаем данной конструкции. В ней все отображения ${\displaystyle \psi _{i},\,i=1,\dots ,n}$  — отображения подобия, а ${\displaystyle n}$  — число звеньев генератора.

Для треугольника Серпинского ${\displaystyle n=3}$ и отображения ${\displaystyle \psi _{1}}$ , ${\displaystyle \psi _{2}}$ , ${\displaystyle \psi _{3}}$  — гомотетии с центрами в вершинах правильного треугольника и коэффициентом 1/2. Легко видеть, что треугольник Серпинского переходит в себя при отображении ${\displaystyle \Psi }$ .

В случае, когда отображения ${\displaystyle \psi _{i}}$  — преобразования подобия с коэффициентами ${\displaystyle r_{i}>0}$ , размерность ${\displaystyle s}$ фрактала (при некоторых дополнительных технических условиях) может быть вычислена как решение уравнения ${\displaystyle r_{1}^{s}+r_{2}^{s}+\dots +r_{n}^{s}=1}$ . Так, для треугольника Серпинского получаем ${\displaystyle s=\ln 3/\ln 2}$ .

По той же теореме Банаха, начав с любого компактного множества и применяя к нему итерации отображения ${\displaystyle \Psi }$ , мы получим последовательность компактов, сходящихся (в смысле метрики Хаусдорфа) к нашему фракталу.

Фракталы в комплексной динамике

Фракталы естественным образом возникают при изучении нелинейных динамических систем. Наиболее изучен случай, когда динамическая система задаётся итерациями многочлена или голоморфной функции комплексной переменной на плоскости. Первые исследования в этой области относятся к началу 20 века и связаны с именами Фату и Жюлиа.

Пусть ${\displaystyle F(z)}$  — многочлен, ${\displaystyle z_{0}}$  — комплексное число. Рассмотрим следующую последовательность: ${\displaystyle z_{0},z_{1}=F(z_{0}),z_{2}=F(F(z_{0}))=F(z_{1}),z_{3}=F(F(F(z_{0})))=F(z_{2}),...}$

Нас интересует поведение этой последовательности при стремлении ${\displaystyle n}$ к бесконечности. Эта последовательность может:

• стремиться к бесконечности,
• стремиться к конечному пределу,
• демонстрировать в пределе циклическое поведение, например: ${\displaystyle z_{1},z_{2},z_{3},z_{1},z_{2},z_{3},...}$
• вести себя хаотично, то есть не демонстрировать ни один из трёх упомянутых типов поведения.

Множества значений ${\displaystyle z_{0}}$ , для которых последовательность демонстрирует один конкретный тип поведения, а также множества точек бифуркации между различными типами, часто обладают фрактальными свойствами.

Так, множество Жюлиа — множество точек бифуркации для многочлена ${\displaystyle F(z)=z^{2}+c}$ (или другой похожей функции), то есть тех значений ${\displaystyle z_{0}}$ , для которых поведение последовательности ${\displaystyle z_{n}}$ может резко меняться при сколь угодно малых изменениях ${\displaystyle z_{0}}$ .

Другой вариант получения фрактальных множеств — введение параметра в многочлен ${\displaystyle F(z)}$ и рассмотрение множества тех значений параметра, при которых последовательность ${\displaystyle z_{n}}$ демонстрирует определённое поведение при фиксированном ${\displaystyle z_{0}}$ . Так, множество Мандельброта — это множество всех ${\displaystyle c\in \mathbb {C} }$ , при которых ${\displaystyle z_{n}}$ для ${\displaystyle F(z)=z^{2}+c}$ и ${\displaystyle z_{0}}$ не стремится к бесконечности.

Ещё один известный пример такого рода — бассейны Ньютона.

Популярно создание красивых графических образов на основе комплексной динамики путём раскрашивания точек плоскости в зависимости от поведения соответствующих динамических систем. Например, для дополнения множества Мандельброта можно раскрасить точки в зависимости от скорости стремления ${\displaystyle z_{n}}$ к бесконечности (определяемой, скажем, как наименьший номер ${\displaystyle n}$ , при котором ${\displaystyle |z_{n}|}$ превысит фиксированную большую величину ${\displaystyle A}$ ).

Биоморфы — фракталы, построенные на основе комплексной динамики и напоминающие живые организмы.

Стохастические фракталы

Природные объекты часто имеют фрактальную форму. Для их моделирования могут применяться стохастические (случайные) фракталы. Примеры стохастических фракталов:

• траектория броуновского движения на плоскости и в пространстве;
• граница траектории броуновского движения на плоскости. В 2001 году Лоулер, Шрамм и Вернер доказали предположение Мандельброта о том, что её размерность равна 4/3.
• эволюции Шрамма-Лёвнера — конформно-инвариантные фрактальные кривые, возникающие в критических двумерных моделях статистической механики, например, в модели Изинга и перколяции.
• различные виды рандомизированных фракталов, то есть фракталов, полученных с помощью рекурсивной процедуры, в которую на каждом шаге введён случайный параметр. Плазма — пример использования такого фрактала в компьютерной графике.

Природные объекты, обладающие фрактальными свойствами

Природные объекты (квазифракталы) отличаются от идеальных абстрактных фракталов неполнотой и неточностью повторений структуры. Большинство встречающихся в природе фракталоподобных структур (границы облаков, линия берега, деревья, листья растений, кораллы, …) являются квазифракталами, поскольку на некотором малом масштабе фрактальная структура исчезает. Природные структуры не могут быть идеальными фракталами из-за ограничений, накладываемых размерами живой клетки и, в конечном итоге, размерами молекул.

• В живой природе:
  • Кораллы
  • Морские звезды и ежи
  • Морские раковины
  • Цветы и растения (брокколи, капуста)
  • Кроны деревьев и листья растений
  • Плоды (ананас)
  • Система кровообращения и бронхи людей и животных
• В неживой природе:
  • Границы географических объектов (стран, областей, городов)
  • Береговые линии
  • Горные хребты
  • Снежинки
  • Облака
  • Молнии
  • Морозные узоры на оконных стёклах
  • Кристаллы
  • Сталактиты, сталагмиты, геликтиты.

Естественные науки

В физике фракталы естественным образом возникают при моделировании нелинейных процессов, таких как турбулентное течение жидкости, сложные процессы диффузии-адсорбции, пламя, облака и тому подобное. Фракталы используются при моделировании пористых материалов, например, в нефтехимии. В биологии они применяются для моделирования популяций и для описания систем внутренних органов (система кровеносных сосудов). После создания кривой Коха было предложено использовать её при вычислении протяжённости береговой линии.

Радиотехника

Информатика

Сжатие изображений

Основная статья: Алгоритм фрактального сжатия

Существуют алгоритмы сжатия изображения с помощью фракталов. Они основаны на идее о том, что вместо самого изображения можно хранить сжимающее отображение, для которого это изображение (или некоторое близкое к нему) является неподвижной точкой. Один из вариантов данного алгоритма был использован^[4] фирмой Microsoft при издании своей энциклопедии, но большого распространения эти алгоритмы не получили.

Компьютерная графика

Фракталы широко применяются в компьютерной графике для построения изображений природных объектов, таких как деревья, кусты, горные ландшафты, поверхности морей и так далее. Существует множество программ, служащих для генерации фрактальных изображений, см. Генератор фракталов (программа).