1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346
Макеты страниц
Глава 4. Системы итерированных функцийМы обратимся теперь к одному из наиболее замечательных и глубоких достижений в построении фракталов — системам итерированных функций. Математические аспекты были разработаны Джоном Хатчинсоном [23], а сам метод стал широко известен благодаря Майклу Барнсли [4] и другим. Подход на основе систем итерированных функций предоставляет хорошую теоретическую базу для математического исследования многих классических фракталов, а также их обобщений. Разработанная теория будет непосредственно использована при переходе к исследованию хаоса, связанного с фракталами (глава 7). Следует иметь в виду с самого начала, что результат применения системы итерированных функций, называемый аттрактором, не всегда является фракталом. Это может быть любой компакт, включая интервал или квадрат. Тем не менее, изучение систем итерированных функций важно для фрактальной теории, так как с их помощью можно получить удивительное множество фракталов. Теория итерированных функций замечательна сама по себе и служит составной частью общей теории динамических систем, важного раздела математики. 4.1. Системы итерированных функцийПрежде чем углубиться в теорию систем итерированных функций, рассмотрим пример, а именно ковер Серпинского, который мы уже строили прежде. Для построения мы выбирали в качестве исходного множества треугольник и на каждом шаге выкидывали центральную треугольную часть (не включая границу) образующихся треугольников. Ниже мы рассмотрим два других метода: де терминированный (рис. 4.1) и рандомизированный (рис. 4.2). Рис. 4.1. Ковер Серпинского: детерминированный алгоритм (уровни 0, 1, 2, 3, 4, 5) В п. 3.4 для построения использовались следующие три аффинных преобразования (рис. 3.8): Если S — замкнутое множество в виде треугольника с вершинами (0,0), (1,0) и В детерминированном алгоритме рассматривают следующую последовательность множеств: Рис. 4.2. Ковер Серпинского: рандомизированный алгоритм (построено 10000 точек) Если в качестве В рандомизированном алгоритме, который часто называют игрой «Хаос» (см. упр. 1 в конце параграфа), в качестве начального множества выбирают одну точку: На каждом шаге, вместо того чтобы применять сразу три преобразования Замечательным свойством алгоритмов, основанных на теории систем итерированных функций, является то, что их результат (аттрактор) совершенно не зависит от выбора начального множества Рандомизированный алгоритм часто используется на компьютерах, в которых предусмотрена возможность вывода графического изображения на экран в режиме 1 пиксел за раз. Для детерминированного алгоритма требуется большой объем памяти. Стоит отметить, что для вывода на печать необходим принтер, способный работать с большими изображениями. В общем случае, для чтобы построить систему итерированных функций введем в рассмотрение совокупность сжимающих отображений: действующих на Это преобразование ставит в соответствие «точкам» из К, также «точки» из Таким образом, системой итерированных функций (СИФ) называют совокупность введенных выше отображений вместе с итерационной схемой: Основная задача теории СИФ — выяснить, когда СИФ порождает предельное множество Е: в смысле сходимости в метрике Хаусдорфа. Если предел существует, то множество Е называют аттрактором системы итерированных функций. Причем аттрактор часто (но не всегда!) оказывается фрактальным множеством. Очевидно, для того чтобы обеспечить сходимость, требуется наложить определенные ограничения на введенные выше преобразования, к примеру запретить точкам уходить на бесконечность. Основные математические идеи, необходимые для установления условий сходимости, уже были представлены. Если нам удастся показать, что Т является сжимающим отображением на метрическом пространстве Таким образом, необходимо показать, что метрическое пространство Теорема 4.1.1. Преобразование Т, определенное формулой (4-1), является сжимающим отображением на К. с хаусдорфовой метрикой. Его коэффициент сжатия равен: Доказательство. Я благодарен Ричарду Найдингеру за предложенное доказательство. Во-первых, заметим, что для любого компакта F выполняется Следовательно, Если поменять местами А я В, получим: Таким образом, Следующая теорема суммирует основные результаты о сходимости систем итерированных функций. Теорема 4.1.2. Пусть где Т — преобразование Хатчинсона (4-1), сходится в метрике Хаусдорфа к единственному множеству Вопрос о сходимости рандомизированного алгоритма для системы итерированных функций рассматривается в п. 7.6.
|
Оглавление
|