Главная > Разное > Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

3.2. Метрические пространства

До сих пор, говоря о расстоянии, мы всегда подразумевали евклидово расстояние. Так, расстояние между векторами мы определили как длину вектора а именно:

Но расстояния можно вычислять и по-другому, используя различные меры длины. Например, рассмотрим упрощенную карту города в виде прямоугольной сетки улиц с двусторонним движением. Тогда адекватной мерой длины может служить кратчайшее расстояние, которое нужно преодолеть, чтобы добраться от одного перекрестка до другого. Иногда такое расстояние называют манхэттенским.

Вместо того чтобы перечислять всевозможные меры длины, большинство из которых нам не понадобится, мы сейчас рассмотрим требования (аксиомы), которым должна удовлетворять произвольная мера длины. Все последующие теоремы о расстояниях будут доказаны в рамках этих аксиом, то есть в наиболее общем виде. В математике принято вместо выражения «мера длины» использовать термин метрика.

Метрика.

Метрикой на множестве X называется вещественная функция d(x, у), определенная на произведении х и удовлетворяющая следующим аксиомам:

б) влечет

г) для всех (неравенство треугольника).

Метрическим пространством называется пара Доказательство того, что евклидово расстояние удовлетворяет аксиомам (а), (б) и (в), тривиально. Неравенство треугольника:

мы доказали в п. 3.1 (теорема 3.1.2). Таким образом, евклидово расстояние является метрикой, которую мы в дальнейшем будем называть евклидовой метрикой.

Рассмотрим один важный класс метрик в пространстве а именно класс -метрик. -метрика является обобщением евклидовой метрики и совпадает с ней при . Для p-метрика определяется следующим образом:

Для

Мы оставим без доказательства следующий факт:

Доказательство того, что -метрика действительно является метрикой, т.е. удовлетворяет аксиомам мы также опускаем. Частично этот вопрос вынесен в упражнения.

Заметим, что в определении метрики мы не стали требовать, чтобы элементы х и у принадлежали пространству . Это дает нам возможность определить множество X, также как и его элементы х, у и т. д., многими разными способами. Наша задача состоит в том, чтобы указать при каких условиях фрактальное построение сходится. Для этого нужно уметь измерять расстояние между компактными множествами, то есть необходимо определить соответствующую метрику.

Теория множеств в метрических пространствах.

Нам предстоит сделать большой шаг вперед и распространить теоретикомножественные определения п. 3.1, подразумевавшие евклидову метрику, на произвольные метрики. Открытый шар в метрическом пространстве (X, d) определяется следующим образом:

С учетом (3.4), мы можем оставить без изменений данные выше определения следующих понятий:

Например, множество является открытым множеством тогда и только тогда, когда для любого можно указать открытый шар (в смысле определения (3.4)), который содержится в Е. В список вошли без изменений все определения, кроме понятия компактности. Строгое определение компактного множества в произвольном метрическом пространстве дается в прил. Так как нас в основном будет интересовать компактность подмножеств пространства то определение, данное выше (замкнутость и ограниченность), остается в силе.

Если — метрика на множестве X, а — взаимно однозначная вещественная функция, то

также есть метрика на X. Аксиомы (а) и (в), очевидно, выполнены. удовлетворяет аксиоме (б), так как — взаимно однозначная функция. Аксиома (г) запишется в виде неравенства:

то есть классического неравенства треугольника для вещественных чисел. Пример метрики, заданной таким образом:

Говорят, что две метрики, , определенные на множестве X, эквивалентны, если можно указать такие что:

Можно показать, что любые две -метрики в пространстве где эквивалентны (случай вынесен в упр. 3 в конце этого параграфа). С другой стороны, метрики на множестве R не эквивалентны (упр. 4 в конце этого параграфа).

По-видимому, основным следствием эквивалентности метрик для теории фракталов является тот факт, что фрактальная размерность (глава 5) сохраняется при замене метрики на эквивалентную. Более того, если множество открыто (замкнуто) в одной метрике, то оно открыто (замкнуто) и в любой эквивалентной метрике. Далее, если множество ограничено в одной метрике, то оно ограничено и в любой эквивалентной метрике. То же самое относится и к совершенным, связным и вполне разрывным множествам.

Сходимость.

Пусть — метрика на множестве X. Последовательность точек метрического пространства X сходится к пределу в метрике d, если последовательность чисел сходится к нулю в обычном смысле, то есть если:

Здесь эквивалентность метрик выражается в следующем. Если метрики эквивалентны, то в -метрике тогда и только тогда, когда в -метрике, так как:

Если то и наоборот.

Непрерывность.

В курсе математического анализа функция определенная на X, называется непрерывной в точке , если:

В евклидовом пространстве это означает, что:

для каждого существует такое число , что при выполняется неравенство

Это определение легко обобщается на функции, чья область определения есть метрическое пространство а область значений — другое метрическое пространство

для каждого существует такое число что при , выполняется неравенство

С использованием последовательностей, непрерывность можно определить так. Функция непрерывна в точке если:

в -метрике для любой последовательности сходящейся к в -метрике (упр. 8 в конце этого параграфа).

Говорят, что функция непрерывна на множестве А, если она непрерывна в каждой точке А. Свойства исходного множества А, которые при непрерывном отображении сохраняются без изменений у множества называются инвариантами непрерывности.

К таким свойствам относятся компактность и связность. В прил. А приведены доказательства этих фактов, а также некоторые другие важные результаты о непрерывных отображениях. Метрические характеристики, в частности, фрактальная размерность, инвариантами непрерывности не являются. В теории фракталов часто используют более сильные ограничения, чем непрерывность, например, требуют выполнения условия Липшица (п. 3.3).

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление