Новационные методы анализа стохастических процессов и структур в оптике. Фрактальные и мультифрактальные методы, вейвлет-преобразования. Короленко П.В - 19 стр.

UptoLike

Рубрика: 

1.4. Мультифракталы
19
треугольник , хотя в нем в 20 раз меньше точек, по своим
статистическим и геометрическим свойствам полностью подобен
большому треугольнику
. Так же, как и в большом
треугольнике, точки в нем концентрируются в основном вблизи
вершины
D аналоге вершины .
DFC
ABC
A
Несмотря на неравномерность распределения точек по
фракталу, его фрактальная размерность осталась при этом
прежней,
. Такое совпадение говорит о
необходимости поиска иных количественных характеристик,
которые могли бы отличить неравномерное распределение точек
от равномерного.
2ln/3ln=D
В качестве еще одного примера неоднородного фрактала
приведем так называемое неоднородное канторовское
множество. Возьмем уже знакомое нам канторовское множество
исключенных средних третей
рис. 1.1. Пусть в начале процедуры
(нулевой шаг) у нас имеется единичный отрезок, по которому как-
то распределены
N
точек нашего фрактального множества. На
первом шаге мы уже имеем 2 отрезка по краям первоначального
единичного интервала, каждый из них длиной
. 3/1
Пусть наши исходные
N
точек распределены по ним теперь
следующим образом. Левый отрезок заселен с вероятностью
и
имеет
точек, а правый с вероятностью
1
p
Np
1 12
1 pp
=
, и на нем,
соответственно, находится
точек. Затем с каждым из этих
отрезков мы поступаем аналогичным образом. В результате на
втором шаге у нас уже имеется 4 отрезка длиной
,
заселенных с вероятностью (слева направо)
, , ,
(см.
рис. 1.10) и т.д.
Np
2
9/1
2
1
p
21
pp
12
pp
2
2
p
На шаге
наше множество состоит из отрезков длиной
, заселенных с вероятностями , , ,…, (не
в порядке их расположения!). При этом число отрезков,
характеризуемых вероятностью
, равно числу сочетаний
из элементов по . В результате при
n
n
2
n
3/1
n
p
1 2
1
1
pp
n 2
2
2
1
pp
n n
p
2
mmn
pp
21
m
n
C n m
n и 2/1
1
p
мы, в конце концов, приходим к неоднородному фрактальному
множеству.
                                                       1.4. Мультифракталы

треугольник DFC , хотя в нем в 20 раз меньше точек, по своим
статистическим и геометрическим свойствам полностью подобен
большому треугольнику ABC . Так же, как и в большом
треугольнике, точки в нем концентрируются в основном вблизи
вершины D – аналоге вершины A .
    Несмотря на неравномерность распределения точек по
фракталу, его фрактальная размерность осталась при этом
прежней,       D = ln 3 / ln 2 . Такое    совпадение        говорит      о
необходимости поиска иных количественных характеристик,
которые могли бы отличить неравномерное распределение точек
от равномерного.
    В качестве еще одного примера неоднородного фрактала
приведем       так     называемое      неоднородное        канторовское
множество. Возьмем уже знакомое нам канторовское множество
исключенных средних третей рис. 1.1. Пусть в начале процедуры
(нулевой шаг) у нас имеется единичный отрезок, по которому как-
то распределены N точек нашего фрактального множества. На
первом шаге мы уже имеем 2 отрезка по краям первоначального
единичного интервала, каждый из них длиной 1/ 3 .
    Пусть наши исходные N точек распределены по ним теперь
следующим образом. Левый отрезок заселен с вероятностью p1 и
имеет p1N точек, а правый с вероятностью p2 = 1 − p1 , и на нем,
соответственно, находится p2N точек. Затем с каждым из этих
отрезков мы поступаем аналогичным образом. В результате на
втором шаге у нас уже имеется 4 отрезка длиной 1 / 9 ,
заселенных с вероятностью (слева направо) p12 , p1p2 , p2 p1 , p22
(см. рис. 1.10) и т.д.
    На шаге n наше множество состоит из 2 n отрезков длиной
1/ 3 n , заселенных с вероятностями p1n , p1n−1p2 , p1n− 2 p22 ,…, p2n (не
в порядке их расположения!). При этом число отрезков,
характеризуемых вероятностью p1n − m p2m , равно числу сочетаний
Cnm из n элементов по m . В результате при n → ∞ и p1 ≠ 1 / 2
мы, в конце концов, приходим к неоднородному фрактальному
множеству.


                                                                       19