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二.统计分形
分形可以分为一类是自仿射分形,它包含数学分形(又叫有规律的分形),统计分形(无规分形)。
还有一类分形的典型代表就是自仿射分形,如果采用反演变换就可以得到自反演分形等。
下面的例子是Koch曲线,把中间段向不同的方向随机旋转一个角度,得到的统计分形。
概率的引人是通过一个滑块,滑块进行随机取值,得到概率p,用p*120°,-(1-p)120°,
构造两个随机角度,由此得到分形。这样的分形的条数是个天文数字,如果迭代的次数为4以上时。
做一做就明白什么是统计自相似分形了。
1.这个事例没有写出变换式,是直接用几何法做的。
2.直接用几何法做是不是就没有了IFS?否!
它同样包含了4个压缩变换S1,S2,S3,S4,它们同样是IFS.没写出变换式不等于客观上不存在这
个变换。是否是ifs要避免形而上学,象这样有明显写出的变换式就是ifs,不明显的写出来就
不是ifs是不对的。
上图是同一个分形,一个是用几何法做的,看不到IFS,一个是明显的写出了IFS.
这个统计分形虽然加入了概率,但是对于每一个固定的概率测度,电脑显示出来的
那部分,它们还是属于相似分形。
附:旋转变换是用7b-create tool包中的“rotate (x,y)t”工具完成的,手工
输入容易错误。作图中有意留下了痕迹,这样便于互相交流。概率的引人可以用
滑块,也可以用参数的随机取值,你自己看着办。但是变换一定要压缩变换,否则得不到
分形(想一想前面的多功能复印机的原理),概率测度的值必须在区间[0,1]内变化。
所谓压缩变换,就是两点间的距离
经过变换后,距离变小了。平移,旋转,是特殊的压缩变换。压缩变换可以是线性
的也可以不是。 |
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