ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
Рис. 1.18. Косинусоида Вейерштрасса – Мандельброта с D = 1,8 и b = 1,5:
а – 0 ≤ t ≤ 1; б – 0 ≤ t ≤ b
–4
; в – кривая из примера б, преобразованная к отрезку [0, 1]
же функцией, вычисленной в интервале 0 ≤ t ≤ b
-4
(рис. 1.18, б). Нетрудно видеть, что графики на обоих рисунках подобны.
Действительно, из соотношения (1.16) следует, что если в кривой, изображенной на рис. 1.18,
б, заменить t на b
4
t и C(t) на
b
4(2 – D)
C(t), как это сделано на рис. 1.18, в, то в результате получится исходная функция, изображенная на рис. 1.18, а. В этом
и проявляются скейлинговые свойства функции C(t).
Следует подчеркнуть, что кривая C(t) не самоподобна, а самоаффинна, так как и в направлении оси t, и в направлении
оси
C(t) мы использовали различные масштабные множители r.
Функцию Вейерштрасса-Мандельброта можно использовать для получения случайных фрактальных кривых, выбирая
случайным образом фазу
ϕ
N
из интервала (0, 2π).
Анализ результатов экспериментальных исследований поведения сетевого трафика, представленный в работах [18, 23 –
25], позволил сделать вывод, что ему присуще свойство самоподобности.
В связи с обнаружением этих особенностей сетевых процессов особую актуальность приобретают вопросы разработки
конструктивных методов исследования фрактальности применительно к современным компьютерным приложениям и учета
влияния на характер формирования управляющих воздействий при передаче пакетного трафика. В этом случае ключевым
звеном в структуре распределенного сетевого управления процессами должна стать система прогнозирования состояния
виртуальных соединений, в которой учитываются особенности стохастической природы сетевого трафика.
В этих условиях разработка новых сетевых технологий и повышение эффективности работы современных телекомму-
никационных систем требуют создания математических моделей, наиболее полно отражающих отмеченные выше свойства
сетевых процессов.
а)
t
б)
t
в)
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- …
- следующая ›
- последняя »
