Počítačová analýza fraktálních množin

Podobné dokumenty
Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

Téma 1: Pravděpodobnost

2. Vícekriteriální a cílové programování

3. cvičení 4ST201 - řešení

Statistické charakteristiky (míry)

Charakteristiky úrovně

3. cvičení 4ST201. Míry variability

Lineární regrese ( ) 2

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků

Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n

Soustava momentů. k s. Je-li tedy ve vzorci obecného momentu s = 1, získáme vzorec aritmetického průměru.

7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY

- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

U. Jestliže lineární zobrazení Df x n n

Téma 5: Analýza závislostí

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

1. Přirozená topologie v R n

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen

NEPARAMETRICKÉ METODY

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

5 - Identifikace. Michael Šebek Automatické řízení

k(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

Náhodné jevy, jevové pole, pravděpodobnost

ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY

Odhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i

LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY. Měření objemu tuhých těles přímou metodou

S k l á d á n í s i l

} kvantitativní znaky

1 STATISTICKÁ ŠETŘENÍ

1.1. Primitivní funkce a neurčitý integrál

Momenty a momentové charakteristiky

2. TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI

Popisná statistika. (Descriptive statistics)

Popis datového souboru

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu

4.2 Elementární statistické zpracování Rozdělení četností

Lekce Úroveň a její měření. aritmetický průměr; geometrický průměr; harmonický průměr; medián; mocninový

1.3. ORTOGONÁLNÍ A ORTONORMÁLNÍ BÁZE

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

stavební obzor 1 2/

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:

Digitální učební materiál

Obr. DI-1. K principu reverzibility (obrácení chodu paprsků).

P. Girg. 23. listopadu 2012

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

Testování statistických hypotéz

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

n 3 lim 3 1 = lim Je vidět, že posloupnost je neklesající, tedy z Leibnize řada konverguje, ( 1) k 1 k=1

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Testy hypotéz

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 4 Verze 4 je shodná se Směrnicí 1/2011 verze 3, pouze byla rozšířena o robustní analýzu

Téma 3: Popisná statistika

10.2 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

[ jednotky ] Chyby měření

SPOTŘEBITELSKÝ ÚVĚR. Na začátku provedeme inicializaci proměnných jejich vynulováním příkazem "restart". To oceníme při opakovaném použití dokumentu.

O Jensenově nerovnosti

Testování statistických hypotéz

Posloupnosti ( 1) ( ) 1. Různým způsobem (rekurentně i jinak) zadané posloupnosti. 2. Aritmetická posloupnost

Pro orientaci v této problematice jsme se seznámili s nkolika novými pojmy:

P1: Úvod do experimentálních metod

Posloupnost v matematice je řada čísel. Je přesně určeno pořadí čísel, je tedy dáno, které číslo je první, druhé atd.

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

8. Zákony velkých čísel

1 Seznamová barevnost úplných bipartitních

9. REGRESNÍ A KORELAČNÍ ANALÝZA

12. N á h o d n ý v ý b ě r

Měření a charakteristiky variability

1.1 Definice a základní pojmy

Aktivita 1 Seminář základů statistiky a workshop (Prof. Ing. Milan Palát, CSc., Ing. Kristina Somerlíková, Ph.D.)

a 1 = 2; a n+1 = a n + 2.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

USTÁLENÉ PROUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KORYTECH

Popisné (deskriptivní) metody. Statistické metody a zpracování dat. II. Popisné statistické metody. Rozdělení četností. Skupinové rozdělení četností

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

Matematika I, část II

DISKRÉTNÍ MATEMATIKA II

3.3.4 Thaletova věta. Předpoklady:

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti

Transkript:

Počítačová aalýza fratálích mož Petr Pauš Výzumý úol Šoltel : Zaměřeí : Katedra : Aademcý ro : Ro tuda : Dr Ig Mchal Beeš Tvorba oftware KM 2004/2005 4

Obah ÚVOD 3 2 HAUSDORFFOVA DIMENZE 4 2 HAUSDORFFOVA MÍRA 4 22 HAUSDORFFOVA DIMENZE 8 23 VÝPOČET HAUSDORFFOVY MÍRY A DIMENZE 2 3 MŘÍŽKOVÁ DIMENZE (BOX-COUNTING DIMENSION) 5 3 MŘÍŽKOVÁ DIMENZE 5 32 VZTAH MEZI MŘÍŽKOVOU A HAUSDORFFOVOU DIMENZÍ 8 33 VLASTNOSTI MŘÍŽKOVÉ DIMENZE 9 4 NUMERICKÝ VÝPOČET MŘÍŽKOVÉ DIMENZE 20 4 POSTUP 20 42 KRUŽNICE, ČTVEREC A HRANICE ČTVERCE 2 43 MANDELBROTOVA MNOŽINA 24 44 JULIOVA MNOŽINA (C=-+0I) 29 5 PROGRAMY 3 5 GENERÁTOR MANDELBROTOVY MNOŽINY A MNOŽIN JULIOVÝCH 3 52 PROGRAM PRO VÝPOČET MŘÍŽKOVÉ DIMENZE 32 6 ZÁVĚR 34 7 LITERATURA 35

Úvod Tato práce avazuje a moj rešerší prác, terá e týala fratálů a fratálích mož obecě Nyí jem e zaměřl hlavě a fratálí dmez a její zjšťováí pro růzé možy Nejprve e budeme věovat Haudorffově dmez, protože ta je považováa za záladí fratálí dmez, tato j ozačl ve vých pracích Madelbrot Dále e budeme věovat mřížové (box-coutg) dmez, teoretcy pratcy Kaptola o Haudorffově dmez obahuje defce a věty o důležtých vlatotech včetě důazů Uvedey jou též přílady výpočtu u ěola mož Hlavím zdrojem formací pro tuto aptolu byly hy [8] a [9] Jedá e vlatě o výběr toho ejdůležtějšího z obou h Další aptoly jou věováy pouze mřížové dmez a jejímu výpočtu Defce a věty jem čerpal hlavě z [9], de je vše velm přehledě popáo Iformace o umercém výpočtu mřížové dmeze jem zíal z doumetů [4] a [5] z VUT v Brě, de e umercému výpočtu mřížové dmeze věují a výledy e aží aplovat v chem a polygraf Práce vzla v rámc výzumého záměru Aplovaá matemata v techcých a fyzálích vědách, č MSM 684077000 3

2 Haudorffova dmeze Pojem dmeze je př zoumáí fratálů velm důležtý Jedou z ejtarších, avša taé jedou z ejdůležtějších dmezí, je právě dmeze Haudorffova Je vhodá prác z matematcého hleda, lze j použít a lbovolé možy a je založea a mírách, e terým e relatvě lehce pracuje Její hlaví evýhodou je, že v ěterých případech je velm obtížé počítat její hodotu 2 Haudorffova míra Před defcí amoté Haudorffovy dmeze je uté zavét ěol důležtých pojmů Patří mez ě hlavě Haudorffova míra a Haudorffova vější míra Podroběj e o áledujících pojmech hovoří v [8] a [9] Nejprve vša přpomeňme defc míry a vější míry a ěola dalších záladích pojmů Defce Míra Nechť X je moža a echť F je σ -algebra podmož X Míra a F je možová fuce M:F < 0, > taová, že ) M ( ) = 0; 2)Poud A F je djutí poloupot mož, pa M A = M( A) = Defce 2 Vější míra Nechť X je moža Vější míra a X je fuce M defovaá a všech podmožách možy X, terá zobrazuje do tervalu < 0, > a zároveň platí: ) M ( ) = 0; 2)Poud A B, pa M( A) M ( B) ; 3) M A M ( A) = Defce 3 Spočeté porytí Moža mož A e azývá početé porytí možy F právě tehdy, dyž F A, a A je početá (čato oečá) moža Defce 4 ε-porytí Nechť ε je ladé reálé čílo (čato velm malé) Porytí A e azývá ε -porytí, poud platí dam A ε pro všechy možy A A A A 4

2 3 4 Obráze Růzá porytí možy pro zmešující e ε Nyí jž máme defováy všechy potřebé pojmy a můžeme defovat Haudorffovu míru Defce 5 Haudorffova -rozměrá vější míra Defujeme H f (dam A) ε = A A, de fmum je pře všecha početá ε -porytí A možy F Když e ε bude zmešovat, pa e H ε bude zvyšovat, jelož e íží počet dotupých porytí Má tedy myl defovat H = lm H = up H, ε ε 0 ε > 0 což je Haudorffova -rozměrá vější míra možy F Začeí: H e bude začt vější míra ( pruhem) a H bude (obyčejá) míra (bez pruhu) Hodota lmty je z tervalu < 0, >, přčemž hodot 0 a abývá velm čato Haudorffova míra zobecňuje obecý pojem dély, plochy a objemu Dá e doázat (důaz apřílad v [9]), že -rozměrá Haudorffova míra plývá -rozměrou Lebegueovou mírou To zameá, že pro běžé podmožy F je H 0 rova počtu bodů v možě F, H je déla hladé řvy F, H 2 = (4 π ) plocha poud F je hladá plocha a H 3 = (6 π ) objem V áledujících větách budou uvedey záladí vlatot Haudorffovy míry ε 5

Věta Haudorffova vější míra H je opravdu vější míra Důaz: Muíme doázat ) H ( ) = 0 Prázdou možu lze porýt jedou možou dametrem 0 < ε Taže 0 H ( ) ε pro aždé ε > 0 Z toho plye, že ( ) = H 0 Pa H ( ) = lm H ( ) = 0 2) F G H H ( G) Poud F G, pa aždé -porytí G je taé -porytí F Poud tedy vezmeme fmum pře všecha -porytí, dotaeme H H ( G) a pro 0 dotaeme H H ( G) 3) Poud A, A 2, je početá (ebo oečá) poloupot mož, pa = Poud jou A djutí, pa atává rovot H ( A) H ( A) Bez újmy a obecot můžeme předpoládat, že {, j:,2, } U j = -porytí Pa { U, j: =,2, ; j =,2, } = A taové, že ( U, j) j= je -porytí A = = 0 H ( A ) < Nechť pro aždé ε > 0 je H ( A) + 2 ε ε H ( A) ( dam U, j) H ( A) + ε ( A) ( A) = + H ε + H = = j= = 2 = = Toto celé platí pro lbovolé ε > 0, taže Věta 2 Nechť F Hodota H A = lm H ( A) H ( A) 0 = = = H 0 je rova počtu bodů v možě F Důaz: Nechť { A } je -porytí F Pro aždou možu A je ε A 0 = a 0 A je tím 0 pádem počet mož v porytí Taže H je ejmeší počet mož tvořících porytí možy F Poud moža F obahuje bodů, x, x2,, x, pa můžeme defovat -porytí 0 možy F jao oulí e tředy v bodech x poloměry /2 Pa bude H Když 0 zvolíme ta malé, aby platlo x xj > pro aždé j, pa H 0 0 plye, že H a tedy H = = Z toho tedy 6

Poud moža F obahuje eoečě moho bodů, můžeme vždy vzít podmožu F 0 0 možy F ta, že obahuje bodů Pa H > H ( F ) = a to pro lbovolé, tedy 0 H ( F ) = Věta 3 Poud je F oečá moža, pa H ( F ) = 0 pro aždé > 0 Důaz: Nechť F { x x x } v bodech x Pa =, 2,,, jao ε -porytí volme oule poloměrem ε /2 e tředy H ε ε pro lbovolé ε > 0 Tím pádem pro ε 0 je H ( F ) = 0 Věta 4 Nechť S je podobotí traformace měřítem λ > 0 Poud H ( SF ( )) = λ H Důaz: Poud { U } je ε -porytí F, pa { ( )} z toho tedy = F, pa SU je λε -porytí SF ( ) Pa platí ( dam ( )) SU = λ ( damu ) H ( SF ( )) λ H Pro ε 0 dotáváme H ( SF ( )) λ H Poud míto S vezmeme /λ a F ahradíme za SF, ( ) dotaeme opačou erovot λε ε S, λ ahradíme za Věta 5 Nechť m F a f : F je zobrazeí taové, že pro otaty 0 f ( x) f( y) c x y ( x, y F) α c > a α > 0 platí Pa pro aždé je α α H ( f ) c H Důaz: Nechť { U } je -porytí F Z erovot v předpoladu odvodíme, že Z toho tedy plye, že { ( )} z toho plye α ( ) ( ) dam f( F U ) c dam F U c damu f F U je ε -porytí f ( F ), de ε = c α Taže α α ( dam F U ) c ( damu ) α α H ( f ) c H Pro jdoucí 0 půjde ε 0 a dotaeme z toho tedy tvrzeí věty ε Podmía v předpoladu věty je zámá jao Hölderova podmía expoetemα Fuce plňující tuto podmíu pro α = e azývá lpchtzová α 7

Věta 6 V metrcém protoru plývá -rozměrá Haudorffova míra mírou λ H Lebegueovou Důaz: Vezměme možu A, terá má oečý dametr Potom up A f A= r, taže moža A je obažea v uzavřeém tervalu I dély r a λ( A) λ( I) = r Avša míra H ε je ejvětší vější míra M plňující M ( A) dama pro všechy možy A dametrem meším ež ε Z toho plye, že H ε λ pro všechy možy F, taže H λ Nyí vezměme polootevřeý terval ab, ) a zvolme ε > 0 Iterval rozdělíme pomocí bodů a= x0 < x < < x = b, pro teré platí xj xj < ε pro aždé j Iterval ab, ) je tedy poryt početým ytémem tervalů { x, : j xj j } Platí dam x, x = ( x x ) = b a j j j j j= j= ( ) Z toho dotáváme, že H ε ab, ) b a Ale míra λ je ejvětší vější míra plňující λ ( ab, )) < b a pro všechy polootevřeé tervaly ab, ), a proto λ H pro aždou možu F Tato jme doázal, že vější míry plývají Možy ovšem plňují Carathéodoryho rtérum a tím pádem plývají míry λ a H ٱ 22 Haudorffova dmeze Nyí budeme zoumat H jao fuc pro daou možu F Uazuje e, že dyž rote, pa H leá Platí vša více velm zajímavých utečotí Věta 7 Nechť F je borelová moža a echť 0 < < t jou reálá číla Poud t t H ( F ) <, pa H ( F ) = 0 Poud H ( F ) > 0, pa H ( F ) = Důaz: Pro lbovolou možu A taovou, že dam A ε, platí t t ( ) ε ( ) t H ( A) dam A dam A ε t t Z toho tedy dotáváme ε ε H H ε pro lbovolou možu F Poud bude t H ( F ) = 0, pa H t lm ε H = 0 H = 0 Stejě e doáže druhá čát věty ε 0 ε Důledem této věty je, že pro daou možu F extuje jtá hodota 0 < 0, > taová, že H ( F ) = pro aždé < 0 a H ( F ) = 0 pro aždé > 0 Tuto hodotu 0 azýváme Haudorffovou dmezí možy F Formálě lze defc této dmeze zapat tato: Defce 6 Haudorffova dmeze Pro lbovolou možu F defujeme Haudorffovu dmez jao dm F = f{ 0 : H = 0} = up{ : H = } 8

Je amozřejmě možé, že hodota H ( F ) = 0 pro všecha > 0 V tomto případě je dm F = 0 Stejě ta e může tát, že H ( F ) = pro všecha, pa je dm F = H ( F ) 0 0 dm F = 0 Obráze 2 Hodota Haudorffovy míry v závlot a Uveďme jedoduchý přílad Za možu F vezmeme ruh jedotovým poloměrem v 3 Ja jž bylo řečeo výš, H je rovo délce možy F, v ašem příladě tedy eoečo H 2 je až a oefcet rovo ploše možy F, tz H 2 = (4 π ) plocha = 4, což je meší ež eoečo Podobě H 3 je až a oefcet rovo objemu F, tz H 3 = (6 π ) Objem = 0 Haudorffova dmeze ám tedy vychází rova 2 Věta 8 Nechť A, B jou borelové možy Pa platí, že poud A B, pa dm A dm B Důaz: Předpoládáme tedy A B Věta říá, že poud A B, pa H ( A) H ( B) Když tedy bude > dm B, ta H ( A) H ( B) = 0 (Věta 7) a tím pádem dm A To ovšem platí pro všecha > dm B, taže dm A dm B Věta 9 Nechť A, A 2, jou borelové možy Pa dm A = updm A Důaz: Nechť > up dm A, to zameá, že bude > dm A Z toho plye, že H ( A ) = 0 Víme, že H je vější míra, taže platí A H H ( A) = 0 = 0 9

Taže dmeze jedoceí je meší ež, a to pro všecha dm A updm A Podle věty 8 je dmeze podmožy meší ebo rova admožě, taže dm A updm A Z erovotí tedy plye rovot a důaz je provede ٱ Věta 0 Nechť F a echť f : Potom platí, že dm f ( α)dm F m F plňuje Hölderovu podmíu f ( x) f( y) c x y ( x, y F) α > up dm A Platí tedy, že α α Důaz: Poud > dm F, pa podle věty 5 je H ( f) c H = 0 A z toho plye, že dm f α pro všecha > dm F ٱ m Důledem této věty je, že poud je fuce f : F lpchtzová, pa dm f dm F m Další důlede je, že poud je fuce f : F b-lpchtzová, což zameá, že plňuje podmíu c x y f( x) f( y) c x y ( x, y F), 2 de 0 < c c2 <, pa dm f = dm F Tyto důledy á vedou záladí vlatot Haudorffovy dmeze: Haudorffova dmeze je varatí vůč b-lpchtzové traformac Když tedy budou mít dvě možy rozdílou dmez, pa mez m eextuje b-lpchtzová traformace Ve fratálí geometr e dvě možy považují za tejé právě tehdy, dyž mez m extuje právě b-lpchtzová traformace Samotá Haudorffova dmeze ám o topologcých vlatotech možy moc eřee, ale lze doázat áledující věta pro možy dmezí meší ež jeda Věta Moža F dm F < je úplě eouvlá Důaz: Nechť x a y jou dva rozdílé body možy F Defujeme zobrazeí f : [0, ) jao f ( z) = z x Toto zobrazeí ezvětšuje vzdáleot mez body, protože f( z) f( w) = z x w x ( z x) ( w x) = z w Z důledu věty 0 ám plye, že pro lpchtzové zobrazeí (tz aše zobrazeí f ) platí dm f dm F < Moža f ( F ) je tedy podmožou mírou H (ebol délou) rovou ule a tudíž má hutý doplě Nyí zvolme bod r taový, že r f a 0 < r < f( y) Z toho plye { : } { : } F = z F z x < r z F z x > r Moža F je tedy obažea ve dvou djutích možách bodem x v jedé a bodem y ve druhé Body x a y leží tedy aždý v jé ompoetě možy F 0

ε = ε = /2 ε = /4 ε = /0 Věta 2 Haudorffova dmeze je Obráze 3 Porytí tervalu 0, Důaz: Věta 6 říá, že Haudorffova míra H plývá Lebegueovou mírou λ, platí tedy H ( 0, ) = λ ( 0, ) = Dmeze tervalu 0, je tedy Iterval 0, je ale čátí, tz dmeze je větší ež jeho dmeze, tedy větší ež Když vezmeme lbovolé 0,, taže H ( ) >, bude ( ) +, = 0 Dotáváme tedy H 0, = 0 Itervaly +, jou zometrcé ( ) ( ) H H, + = 0 = Teto výraz ám tedy říá, že pro všecha > je dm Dmeze ta meší ebo rova Když dáme dohromady erovot, zíáme požadovaý výlede dm = Tato jme zjtl, že jedorozměrá Lebegueova míra je vhodá pro počítáí dm 2 Sado tedy uoudíme, že pro výpočet dm bude třeba použít dvourozměrou Lebegueovu míru ε= 24 ε= 2 ε= 22 Věta 3 Haudorffova dmeze Obráze 4 Porytí jedotového čtverce 2 je 2 Důaz: Vezměme jedotový čtverec Q = 0, 0, Teto čtverec lze porýt čtverc délou tray, taže pro ε 2 dotáváme 2 meším

Tím pádem H 2 ( Q) 2 a tedy dmq 2 2 2 2 H ( Q) ( 2 ) 2 ε = Teď je ještě třeba doázat opačou erovot Nechť A je početé porytí Q pouze uzavřeým možam Uvědomme, že aždá moža A dametrem r je obažea ve čtverc Q e traou meší ež ebo rovou r Z toho dotáváme Tato jme dotal A dam A Q Q ( Q) = ( ) ( A) 2 2 2 2 λ λ A λ A A A A A A A A H 2 ( Q) 2 a tedy dmq 2 Nyí budeme potupovat podobě jao u předchozího důazu Protože 2 dm dm 2 2 Q, ta Q Pro > 2 je H ( Q ) = 0, ale 2 lze porýt početým ytémem { Q : } čtverců o traě, taže H H Q = 2 ( ) ( ) 0 Z toho plye, že 2 dm = 2 dm 2, tedy 2 dm 2 Z opačých erovotí dotáváme 23 Výpočet Haudorffovy míry a dmeze Určováí Haudorffovy dmeze eí v prax vůbec jedoduché Obvyle e potupuje ta, že alezeme horí hrac možy, a pa e ažíme doázat, že to je zároveň dolí hrace Nalezeí horí hrace bývá čato jedodušší Jeda z metod počívá v alezeí ε porytích možy F, ozačme možy těchto porytí U, Pro tato porytí muí platt, že ε 0 pro Potom je třeba doázat, že pro všecha platí ( damu, ) C < To zameá, že H ε C pro všecha a tím pádem H C Z toho plye, že dm F Běžý způob, ja ajít podí hrac, je využtí prcpu rozděleí hmoty Pro možu F muíme defovat míru μ a taovou, že μ > 0 Poud tato míra bude plňovat podmíu, že U F, μ( U) C( damu), de C je pevá otata, pa dm Toto tvrzeí lze doázat áledově Nechť 0 ε > a echť { } U je ε -porytí možy F Platí ( ) μ( F ) μ( U ) μ( U ) C dam U Poud vezmeme fmum pře všechy ε -porytí možy F, dotaeme CH ε μ, dále μ( ) H H F ε > 0 C 2

a z toho plye, že dm F, protože dm = f{ : H = 0} Nyí ěol příladů a výpočet Haudorffovy dmeze Nejprve Catorovo dotuum ebol Cator Dut Obráze 5 Kotruce Catorova dotua, dm F = Přílad Nechť F je Catorovo dotuum zotruovaé z jedotového čtverce ta, že v aždém rou čtverec rozdělíme a 6 meších čtverců délou hray 4 původí hray a poecháme pouze 4 čtverce podle obrázu Potom platí H 2, taže dm F = Výpočet: Ozačme E -tou terac Tato moža e vždy ládá ze 4 čtverců délou hray 4 Jejch dametr je 4 2 Tyto čtverce vezmeme jao -porytí možy F, de = 4 2 Tato dotaeme odhad H 4 4 2 Když, pa 0 a dotaeme tedy H 2 Nyí e pouíme zíat dolí odhad Nechť proj je ortogoálí projece a ou x 2 Ortogoálí projece ezvyšuje vzdáleot, tj projx proj y x y, a poud xy,, pa proj je lpchtzová Tato projece je vlatě tí možy F a oe x a z otruce možy F zjtíme, že to je jedotový terval 0, S využtím toho, že zobrazeí je lpchtzové (vz věta 5), můžeme pát = déla 0, = ( 0, ) = (proj F) H H H ٱ 3

V tomto výpočtu jme použl prcp ortogoálí projecí, abychom dotal dolí odhad Haudorffovy míry Te lze ale použít pouze ve zvláštích případech, čato je výpočet mohem těžší V dalším příladě vypočteme dmez Catorovy možy Přílad 2 Nechť F je Catorova moža Pa dm F = = log 2 log3 a 2 H Heurtcý výpočet: Catorova moža e rozdělí a levou FL = F 0, 3 a pravou FR = F 23, čát Obě tyto čát jou geometrcy podobé možě F, pouze zmešeé a jedu třetu F R a F L jou djutí a platí F = FL FR Pro aždé platí H = H ( FL) + H ( FR) = + 3 H 3 H Toto plye z vlatot Haudorffovy míry o změě měříta Budeme předpoládat, že pro právou hodotu = dm F platí 0 < H < Abychom dotal oečou hodotu, ta muí platt = 2( 3) ebol = log 2 log3 4

3 Mřížová dmeze (box-coutg dmeo) V předchozí aptole jme e ezáml Haudorffovou dmezí Tato dmeze byla velm obecá, použtelá pro všechy možy, a proto taé obtížá a výpočet V prax e ovšem používají další (alteratví) typy dmezí Podrobé formace o alteratvích dmezích lze alézt v [8] Tyto dmeze bývají zpravdla založey a měřeí měřítem, dy zaedbáváme epravdelot meší ež Sledujeme, ja e tato měřeí chovají, dyž 0 Jao přílad můžeme uvét měřeí dély řvy F ta, že počítáme, ol roů dély muíme provét, abychom j celou prošl Toto provedeme pro dva růzé roy a vypočteme mocou závlot Ozačme M počet roů př délce rou Předpoládejme tedy, že zde extuje mocá závlot Pa M c pro otaty c a Poud toto atae, pa říáme, že moža F má dělící dmez (dvder dmeo) Teto výraz zlogartmujeme log M log c log a velot rou budeme tále zmešovat log M = lm 0 log Hodota vlatě zameá měrc přímy v log-log grafu Poud budeme defovat další verze dmezí, pa e amozřejmě jejch výledy a tejé možy emuí hodovat (dooce a pro hezé možy) Jejch vlatot budou taé odlšé a je třeba je odvozovat přímo z jejch defce Něteré tyto vlatot odvodíme a výledy budeme porovávat právě dmezí Haudorffovou 3 Mřížová dmeze Mřížová dmeze je v prax jeda z ejvíce používaých dmezí Algortmu e relatvě jedoduše mplemetuje a počítač a pro velou třídu mož dává tejé výledy jao Haudorffova dmeze Defce 7 Mřížová dmeze Nechť F je eprázdá omezeá podmoža a echť N je ejmeší počet mož průměrem, teré porývají F Defujeme dolí a horí mřížovou dmez možy F jao log N dmbf = lmf 0 log log N dmbf = lmup 0 log Poud e tyto výrazy rovají, pa polečou hodotu azýváme mřížovou dmezí možy F, log N dmb F = lm 0 log 5

Předpoládáme, že čílo je dotatečě malé, aby hodota log byla otře větší ež 0 Stejě ta echceme doputt tuace jao log 0 a log, proto a možu lademe předpolad eprázdot a omezeot Mřížovou dmez lze počítat růzým způoby Jao možy pro porytí můžeme zvolt apř rychle z mřížy e traou Věta 4 Nechť mříža tato: F je eprázdá moža a možy pro porytí F jou defováy jao < m,( m + ) > < m,( m + ) >, de m,, m jou celá číla, je ro mřížy a N je počet rychlí z mřížy, teré protíají možu F Pa mřížové dmeze počítaé pomocí N a N z defce 7 jou rovy Důaz: Je zřejmé, že tyto rychle možu F porývají, a tedy tvoří -porytí Platí, že N ( F ) N ( F ) Poud < (abychom mohl erovot přezáobt log ), pa log ( ) log ( ) log log log A poud 0, pa log N log N dmbf = lmf lmf, 0 log 0 log log N log N dmbf = lmup lmup 0 log 0 log Na druhou trau, aždá moža průměrem bude obažea v maxmálě 3 z mřížy o hraě To zameá, že N 3 N, rychlích a poud toto zlogartmujeme a pošleme ule, dotaeme opačé erovot, tz log N dmbf lmf, 0 log log N dmbf lmup ٱ 0 log Tato verze dmeze e využívá ejvíce emprcy, a odtud taé plye její jméo Možu umítíme do mřížy čtverců ebo rychlí a jedoduše počítáme, do ola rychlí moža zaahuje Mřížová dmeze vlatě říá, ja rychle rotou epravdelot e zmešujícím e Uvedl jme dva růzé způoby výpočtu mřížové dmeze (buď z defce ebo pomocí věty 4), ale amozřejmě, že to ejou všechy možé O dalších možotech ám říá áledující věta, jejíž důaz lze alézt apřílad v [8] 6

F F 2 3 4 5 Obráze 6 Pět způobů, ja ajít mřížovou dmez možy Obrázy odpovídají bodům předchozí věty Výpočet N je tedy ejméě oulí poloměrem, 2 ejméě rychlí e traou, 3 počet rychlí z mřížy o traě, 4 ejméě mož dametrem, 5 ejvětší počet djutích oulí poloměrem e tředy v možě Věta 5 Horí a dolí mřížové dmeze možy F jou dáy jao log N dmbf = lmf, 0 log log N dmbf = lmup 0 log a amotá mřížová dmeze je dáa jao log N dmb F = lm 0 log (poud lmta extuje), de N je jedo z áledujících: ejmeší počet uzavřeých oulí poloměrem, teré porývají F ; 7

2 ejmeší počet rychlí e traou, teré porývají F ; 3 počet rychlí z mřížy e traou, teré protíají F ; 4 ejmeší počet mož dametrem maxmálě, teré porývají F ; 5 ejvětší počet djutích oulí poloměrem, teré mají třed v F V prax lze amozřejmě použít více evvaletích defc, teré lépe odpovídají ašm potřebám 32 Vztah mez mřížovou a Haudorffovou dmezí Nyí e pouíme zjtt vztah mez mřížovou dmezí a Haudorffovou dmezí Př výpočtu mřížové dmeze jme ašl porytí možy F, ovšem emuelo to být právě to ejvhodější pro Haudorffovu dmez Věta 6 Nechť F je eprázdá moža Pa dm dmb dmb F F F Důaz: Možu F jme poryl N možam dametrem, proto dotáváme H N Poud bude < H = lm H, pa zlogartmováím pravé tray erovot dotaeme 0 (pro dotatečě malé ) log N + log > 0 Odtud plye, že a tedy log N lm f, 0 log dm F dm F dmbf ٱ B Z této erovot bohužel plye, že Haudorffova a mřížová dmeze e erovají Avša v prax rovot atává velm čato Vzorec z defce mřížové dmeze ám říá, že pro malá e N chová jao, de = dm B F Přeěj to můžeme zapat jao a Můžeme pát, že N pro < dm B F N 0 pro > dm B F N = f :{ U} je oečé porytí F Teto záp e velm podobá defc Haudorffovy míry H = f dam U :{ U} je porytí F 8

Hlaví rozdíl mez těmto zápy je, že Haudorffova míra přřazuje aždé možě z porytí jou váhu (daou jejím dametrem), dežto př výpočtu mřížové dmeze předpoládáme u všech mož tejý průměr Můžeme defovat výraz vf ( ) = lmf N, ale arozdíl od H to eí míra a 0 Toto doazuje, že mřížové dmeze emají ěteré příjemé vlatot a proto e m pracuje hůře matematcy Ale a druhou trau, díy tomu, že možy porytí mají tejý průměr, ta e mřížová dmeze mohem lehčej počítá 33 Vlatot mřížové dmeze Věta 7 Pro mřížovou dmez platí: hladá plocha F dmeze m v 2 dm B a dmb jou mootóí; má dm B F = m; 3 dm B( E F) = max{dm BE,dm BF} ; eplatí pro dm B ; 4 dm B a dmb jou varatí vůč b-lpchtzové traformac Důaz lze alézt apř v [8] Věta 8 Nechť obahuje) Pa a F a F je její uzávěr (tz ejmeší uzavřeá moža, terá F dm dm B B F = dm F B F = dmbf Důaz: Nechť B, B2,, B je oečá poloupot uzavřeých oulí poloměry Poud moža B obahuje možu F, pa obahuje možu F Z toho plye, že ejmeší = počet oulí poloměrem, teré poryjí F, e rová ejmešímu počtu oulí potřebých porytí větší možy F Z toho jž plyou uvedeé rovot 9

4 Numercý výpočet mřížové dmeze V předchozí aptole byla mřížová dmeze popáa teoretcy, byly uvedey její vlatot, výhody a evýhody Jao výhoda byla zmíěa možot jejího výpočtu umercy pomocí výpočetí techy Poul jem e tedy vypočítat mřížovou dmez hrace Madelbrotovy možy, Julovy možy, ružce, čtverce a hrace čtverce 4 Potup V defc mřížové dmeze e objevuje lmta, dy velot mřížy zmešujeme ule Toho amozřejmě a počítač elze doáhout, proto muíme pouze přblžý potup Možu, u teré chceme měřt dmez, umítíme a mřížu a počítáme, ol čtverců z mřížy obahuje ějaou čát možy Potom vezmeme hutější mřížu a opět zjtíme počet čtverců obahujících možu Tato poračujeme pro ěol růzých mříže Zíaé hodoty vyeeme do log-log grafu, de a oe x bude log(/ ) a a oe y bude log( N ( )) Straa jedoho čtverce z mřížy je ozačea jao a N ( ) zameá počet čtverců obahujících možu v závlot a Body v grafu proložíme přímou a měrce této přímy udává právě mřížovou dmez Mřížová dmeze záví a ěola parametrech, teré velm ovlvňují výledou hodotu Neprává volba těchto parametrů může způobt velm velé chyby př výpočtu Mez tyto parametry patří volba fuce pro výpočet měrce přímy v log-log grafu; volba vhodého rozahu velotí mřížy; oretace a umítěí mřížy a možě Program pro měřeí mřížové dmeze, terý jem vytvořl, pracuje ta, že aždou buňu mřížy rozdělí a ještě jemější mřížu (20 až 50-rát jemější) a a té zjšťuje, zda body patří ebo epatří do možy Když e v jedé buňce mřížy podaří ajít bod, terý do možy patří a zároveň bod, terý tam epatří, pa daou buňou prochází hrace možy Algortmu chématcy zázorňuje obráze 7, de tečy zameají jemější mřížu a čáry předtavují buňu původí mřížy Obráze 7 Hledáí hrace možy 20

42 Kružce, čtverec a hrace čtverce Nejprve jem e poul umercy vypočítat dmez jedoduchých mož jao je ružce, čtverec a hrace čtverce Kružce a hrace čtverce jou hladé a po čátech hladé řvy, jejchž Haudorffova dmeze e rová jedé a čtverec má Haudorffovu dmez dvě Tabula Hrace čtverce (tray rovoběžé oam) N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 60 0000000 7785 000000000000000 005000000 20 300300 20798 0999999999999999 002500000 240 6020600 23802 000000000000000 00250000 480 9030900 26824 000000000000000 000625000 960 2204200 298227 0999999999999997 00032500 920 2505500 328330 000000000000000 00056250 3840 2806800 358433 000000000000000 00007825 7680 307200 388536 Tabula 2 Hrace čtverce (tray otočeé o 45 vůč oám) N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 48 000000000 270262 098037 005000000 292 30029996 2465383 0990085 002500000 580 602059985 2763428 099507 00250000 56 90308998 3062958 002494 000625000 236 22049976 3364739 00245 00032500 4636 250549972 366643 000622 00056250 9276 280679968 396736 0999689 00007825 8548 307209963 4268297 Tabula 3 Kružce N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 42 252288 02078 005000000 288 3003 2459392 0969626 002500000 564 60206 275279 05267 00250000 40 90309 3056905 00634 000625000 2290 22042 3359835 0996847 00032500 4570 25055 365996 05074 00056250 9236 28068 3965484 005924 00007825 8548 3072 4268297 2

46 Čtverec log-log graf hrace čtverce 4 Čtverec 2 Leárí (Čtverec ) Leárí (Čtverec 2) 36 log(n()) 3 26 2 6 09 4 9 24 29 34 log(/) 45 log-log graf pro ružc 4 log(n()) 35 3 25 2 09 4 9 24 29 34 log(/) Tabula 4 Vyplěý čtverec (tray rovoběžé oam) N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 444 0000000 359567 92305704 005000000 5476 300300 3738463 960742387 002500000 236 6020600 4328706 98069062 00250000 8400 9030900 4924796 2000000000 000625000 336400 2204200 5526856 2000000000 00032500 345600 2505500 62896 2000000000 00056250 5382400 2806800 6730976 998756029 00007825 25044 307200 733266 22

Tabula 5 Vyplěý čtverec (tray otočeé o 45 vůč oám) N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 760 000000000 288084 88752527 005000000 282 30029996 344905 94897087 002500000 0804 602059985 4033585 970455724 00250000 42340 90308998 462675 995050784 000625000 68780 22049976 522732 9975900 00032500 673960 250549972 5828634 998757903 00056250 2693520 280679968 396736 99834848 00007825 076060 307209963 4268297 8 Vyplěý čtverec 7 6 log(n()) 5 4 3 Čtverec Čtverec 2 Leárí (Čtverec ) 2 Leárí (Čtverec 2) 09 4 9 24 29 34 log(/) Objet Směrce přímy Haudorffova v log-log grafu dmeze Chyba [%] ružce 00335574 03355 hrace čtverce 000000000 00000 hrace čtverce (45 ) 099688246 0382 čtverec (45 ) 97533233 2 2330 čtverec 984334508 2 07830 Tabula 6 Směrce příme v log-log grafech a chyba dmeze Z tabule a grafů je vdět, že mřížová dmeze odpovídá utečé dmez, ale určtou chybou Když body log-log grafu proložíme přímou, zíáme aproxmac mřížové dmeze Pro čtverec, terý je rovoběžý oam (tedy mřížou), je použtí velm přeé Směrce 23

přímy je rova 0, tz odchyla od právé hodoty je 0% Pro čtverec otočeý o 45 vůč oám a pro ružc je měřeí jž epřeější, ale tále je chyba relatvě malá Zde je vdět, že volba prává oretace mřížy je velm důležtá Stačlo čtverec pootočt a přeot výpočtu dmeze e hed zhoršla Směrce proložeé přímy je 099688 pro čtverec a 00335574 pro ružc, tz oboje e lší od právé hodoty přblžě pouze o 03% Ještě horší hodoty dotáváme u vyplěého čtverce Pro čtverec rovoběžý oam je měrce 984334508, což e lší od právé hodoty o 0783% U čtverce otočeého o 45 vychází měrce 97533233, chyba je tedy 233% Z těchto měřeí vyplývá, že př umercém výpočtu mřížové dmeze dochází chybám pro jedoduché efratálí možy Výledy ale ejou přílš odlšé od právé hodoty Podívejme e dále a mohem ložtější možu - Madelbrotovu 43 Madelbrotova moža Mtuhro Shhura v roce 994 v [6] doázal, že Haudorffova dmeze hrace Madelbrotovy možy M (ozačme j M ) je rova 2 Shhura též doázal, že dmez rovou dvěma má Julova moža, de jao otatu vezmeme bod z hrace Madelbrotovy možy Našm cílem bylo zjtt, zda bude mřížová dmeze vypočítaá umercy odpovídat dmez Haudorffově Pro jtotu přpomeňme, ja je Madelbrotova moža defováa: 2 { je omezeá} M = c C c c + c Pro výpočet jem použl vůj program, terý dle zadaých parametrů počítá Madelbrotovu možu a jemé mřížce a ečte, do ola větších čtverců pade hrace této možy Numercy počítaá mřížová dmeze má jedu z evýhod v tom, že záví a velm moha parametrech Mez hlaví parametry př výpočtu dmeze právě Madelbrotovy možy patří volba velot záladí mřížy, volba velot mřížy pro výpočet počtu zobrazeých čtverců a volba počtu terací pro rozhodutí, zda poloupot pro daý bod rote do eoeča ebo e Př mém měřeí jem e poul mět všechy hlaví parametry, ale a pro jedu volbu jem edoáhl číla dvě Naopa, výledy e velm lšly V aptole o mřížové dmez bylo uvedeo, že e tato dmeze rová Haudorffově dmez, ale emuí to být ve všech případech Toto bude zřejmě přílad, dy rovot eatává Tabula 7 Madelbrotova moža, 00 terací, záladí mříža 000 N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 3 00000 2727 36382 005000000 337 3003 2527630 34202 002500000 838 60206 2923244 356628 00250000 246 90309 333630 4292 000625000 5750 22042 3759668 494449 00032500 620 25055 4209542 354872 00056250 4438 28068 467399 24

Tabula 8 Madelbrotova moža, 200 terací, záladí mříža 000 N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 27 00000 203804 333243 005000000 320 3003 25055 26492 002500000 769 60206 2885926 275023 00250000 86 90309 3269746 33063 000625000 4624 22042 366508 408275 00032500 2273 25055 408895 28856 00056250 2998 28068 4476846 Tabula 9 Madelbrotova moža, 500 terací, záladí mříža 000 N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 26 00000 20037 32650 005000000 36 3003 2499687 22740 002500000 737 60206 2867467 88725 00250000 680 90309 3225309 95273 000625000 3847 22042 358522 38699 00032500 9596 25055 3982090 83294 00056250 2792 28068 4338297 5 log-log graf pro Madelbrotovu možu (ro mřížy 000) 45 4 log(n()) 35 3 25 00 200 500 Leárí (00) Leárí (200) Leárí (500) 2 09 4 9 24 29 log(/) 25

Tabula 0 Madelbrotova moža, 00 terací, záladí mříža 000025 N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 42 00000 252288 39747 005000000 374 3003 2572872 48890 002500000 000 60206 3000000 36207 00250000 2569 90309 3409764 43232 000625000 6928 22042 3840608 48007 00032500 9327 25055 428664 53268 00056250 5595 28068 4747528 564434 00007825 65375 3072 528470 Tabula Madelbrotova moža, 200 terací, záladí mříža 000025 N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 38 00000 239879 3932 005000000 362 3003 2558709 367433 002500000 934 60206 2970347 295742 00250000 2293 90309 3360404 3499 000625000 5705 22042 3756256 39822 00032500 5036 25055 47732 482003 00056250 4200 28068 4623260 53637 00007825 280 3072 5085683 Tabula 2 Madelbrotova moža, 500 terací, záladí mříža 000025 N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 38 00000 239879 3932 005000000 362 3003 2558709 339358 002500000 96 60206 296895 20645 00250000 220 90309 3326336 62040 000625000 4744 22042 367645 24254 00032500 25 25055 4049799 350686 00056250 28602 28068 4456396 432074 00007825 7778 3072 4887494 26

log-log graf pro Madelbrotovu možu (mříža 000025) 55 5 45 log(n()) 4 35 3 25 00 200 500 Leárí (00) Leárí (200) Leárí (500) 2 09 4 9 24 29 log(/) Tabula 3 Madelbrotova moža, 00 terací, záladí mříža 0000 N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 49 00000 27386 39554 005000000 392 3003 2593286 447336 002500000 069 60206 3028978 432309 00250000 2885 90309 346046 437490 000625000 784 22042 3892873 498280 00032500 22075 25055 434390 58994 00056250 63265 28068 48064 53846 00007825 80666 3072 5256876 Tabula 4 Madelbrotova moža, 200 terací, záladí mříža 0000 N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 48 00000 270262 367975 005000000 382 3003 2582063 409835 002500000 05 60206 3006466 368638 00250000 262 90309 348467 34405 000625000 6654 22042 3823083 42275 00032500 7832 25055 425200 4568 00056250 48949 28068 4689744 498502 00007825 38305 3072 540838 27

Tabula 5 Madelbrotova moža, 500 terací, záladí mříža 0000 N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 48 00000 270262 383004 005000000 386 3003 2586587 379087 002500000 004 60206 300734 3545 00250000 2492 90309 3396548 220986 000625000 5809 22042 37640 25598 00032500 3873 25055 4427 283334 00056250 33767 28068 4528492 370533 00007825 8730 3072 494064 55 log-log graf pro Madelbrotovu možu (mříža 0000) 5 45 log(n()) 4 35 00 200 3 25 500 Leárí (00) Leárí (200) Leárí (500) 2 05 5 2 25 3 35 log(/) Proložíme-l body v grafu přímam, pa pro růzou velot mřížy dotaeme áledující hodoty: Tabula 6 Hodota mřížové dmeze v závlot a počtu terací a velot mřížy Mříža Iterace 000 000025 0000 00 38866 448435 463338 200 32852 382539 402773 500 23343 278755 30085 Tabula 6 uazuje výledy výpočtu mřížové dmeze pro Madelbrotovu možu Výledy vůbec eodpovídají tomu, co bychom očeával, a to čílu 2 Je zde ale vdět jtá ouvlot mez výledy Čím jemější záladí mříža, tím je dmeze vyšší, ale aopa čím více terací (tz přeější určeí možy), tím meší dmeze 28

V dotupé lteratuře jem bohužel eašel žádou zmíu o tom, že by e ědo pooušel dmez Madelbrotovy možy měřt 44 Julova moža (c=-+0) Další z mož, u teré jem e ažl změřt mřížovou dmez, je Julova moža otatou + 0 Pro teto bod eí ce záma Haudorffova dmeze, ale podařlo e m v lteratuře alézt pou o její změřeí Na teretových tráách [7] autor zveřejl vé hodoty z výpočtu Jeho potup počíval v tom, že echal arelt tuto možu jao dvoubarevý obráze (btovou mapu), a pa použl program a měřeí mřížové dmeze z obrázu Tabula 7 Julova moža c=-+0, 00 terací (můj výpočet) N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 00000000 35 24983 24964 005000000 749 3003 2874482 30365 002500000 846 60206 3266232 258338 00250000 446 90309 3645029 269906 000625000 0649 22042 4027309 25859 00032500 25479 25055 440682 277598 00056250 6770 28068 4790778 V tabulce 8 parametr ezameá velot buňy mřížy v omplexí rově, ale udává délu tray této buňy v pxelech (obrazových bodech) Tabula 8 Výledy měřeí z [7] pro Julovu možu c=-+0 N () log(/ ) log( N ( )) měrce mez 2 body 3052 000000 802355 05966 2 472-06935 729438 490 4 680-38629 652209 9068 4 53-263906 503044 276224 25 73-32888 429046 072297 37 55-36092 400733 597376 50 34-39202 352636 0902608 62 28-4273 33322 2036983 75 9-43749 294444 0749427 87 7-44659 28332 39455 00 4-46057 263906 0807358 200 8-529832 207944 Z výledů je vdět, že měřeí z btové mapy eí ta přeé jao metoda, dy e počty obazeých buě mřížy zíají výpočtem a jemější mřížce Směrce log-log grafu v případě mých hodot vyšla 27 a pro hodoty z [7] 6 Zde je rozdíl 0, což eí málo Bohužel hodoty emůžeme hed rovávat a říc, co je lepší, eboť u výpočtu z lteratury emám formace o důležtých parametrech jao jou počet terací a způob výpočtu měrce Z hodot je ale zřejmé, že pro výpočet dmeze autor použl obráze v relatvě 29

malém rozlšeí Porovám-l to e vým měřeím, ta poud bychom aždou buňu mřížy arell jao jede obrazový bod, dotal bychom obráze v rozlšeí 520x520 23 2 9 Můj výpočet Julova moža (c=-+0) http://hypertextboocom/chao/ měrce 2 ouedích bodů 7 5 3 09 07 05 0 2 4 6 8 0 2 30

5 Programy 5 Geerátor Madelbrotovy možy a mož Julových Teto program louží pro geerováí a průzum Madelbrotovy možy a Julových mož Je apá v Borlad C++ Bulderu 60 Jazy C++ jem zvoll hlavě vůl jeho rychlot, terá je pro teto typ úloh důležtá Mez hlaví fuce programu patří: geerováí Madelbrotovy možy expoetem 2, 3 a 4; geerováí přílušých Julových mož; zobrazeí teračích poloupotí v omplexí rově v abolutích hodotách; jedoduché zvětšováí čátí možy a) b) c) d) Obráze 8 Program pro zobrazeí Madelbrotovy možy a) Madelbrotova moža expoetem 4; b) Julova moža expoetem 4; c) Poloupot terací zobrazeá v abolutí hodotě; d) poloupot terací zobrazeá v omplexí rově 3

Program jem e ažl udělat co ejvíce užvately přátelý Stutím levého tlačíta myš lze arelt obdélí, terý e po uvolěí tlačíta zvětší do celého oa Klutím pravým tlačítem myš e zobrazí Julova moža pro bod, terý e achází pod urzorem myš Klutí levým tlačítem myš a oučaým podržeím lávey CTRL e zobrazí ové oo grafem teračí poloupot pro přílušý bod Zde lze zvolt, zda má graf být zobraze v omplexí rově ebo je jao abolutí hodoty Komplexí poloupot je zároveň zarelea do původího obrázu, aby byl lépe vdět vztah poloupot možě Zoumáme-l teračí poloupot, zjtíme, že pro Madelbrotovu možu tyto poloupot leají ule pouze pro body z ejvětší bubly Otatí poloupot oclují a platí, že čím je meší bubla, tím více vrcholů bude mít zobrazeý -úhelí Bohužel e m v lteratuře epodařlo ajít ějaé podrobot o tomto jevu, pouze to, že otatí tuto utečot taé zjtl Př programováí tohoto programu jem muel využít možotí vláe, ja by program po dobu výpočtu ereagoval a vtupy užvatele Výpočet jem e ažl co ejvíce optmalzovat, ale ta může areleí většího obrázu trvat až deíty eud 52 Program pro výpočet mřížové dmeze Teto program apaý v C++ vypočítá mřížovou dmez ružce, čtverce, hrace čtverce, Madelbrotovy možy a Julových mož Jeho výtupem je tabula obahující velot mřížy a odpovídající počet obazeých čtverců, dále btmapový obráze možy a oubor obahující ouřadce obazeých čtverců Na vtupu programu e zadávají áledující hodoty: Typ možy (ružce, čtverec, hrace čtverce, Madelbrotova moža a Julovy možy); Jemot záladí mřížy tz a ol meších čtverečů rozdělt buňu záladí mřížy, důležté pro hledáí hrace možy; Počátečí velot mřížy tz velot mřížy, e terou program zače pracovat; Koečá velot mřížy - tz velot mřížy, dy program očí; Kro mřížy oefcet pro zjemňováí mřížy (apř 05 zameá, že áledující mříža bude dvarát jemější); U Madelbrotovy a Julových mož e ještě zadává počet terací, dy rozhodout, zda bod jde ebo ejde do eoeča Algortmu: Program obahuje ěol fucí, teré zjtí, zda bod patří ebo epatří do daé možy Přílad jedé z těchto fucí: bool tet_crcle(double x,double y,double r) { f ((x*x+y*y-r*r)<=0) retur true; ele retur fale; } 32

Další důležtou fucí je fuce tet_box, terá rozhoduje, zda čtvercem prochází hrace Do proměých outde a de zapíšeme hodotu fale Fuce pa prochází čtverec mřížy (o velot ze) po rou z jemější mřížy (proměá tep) Fuce tet_madel vrací, zda bod patří č epatří do možy Poud e tae, že v tomto čtverc ějaý bod patřl do možy (proměá de bude true) a zárově tam ějaý epatřl (proměá outde bude true), pa e to proměé ed uloží true, což zameá, že teto čtverec obahuje hrac možy V otatích případech bude ed rovo fale Moje mplemetace této fuce: bool tet_box(double x0,double y0,double tep,double ze,t ter,t type) { double y = y0; bool ed = fale; bool outde = fale; bool de = fale; do { double x=x0; do { //tet pro Madelbrotovu mozu bool tet = tet_madel2(x,y,ter); f (tet) de = true; ele outde = true; } x+=tep; ed = (de && outde); } whle ((!ed) && (x<(x0+ze))); y+=tep; } whle ((!ed) && (y<(y0+ze))); retur ed; Poledí důležtou fucí, je fuce, terá rozdělí plochu a mřížu podle zadáí Pro aždý čtverec z mřížy zavolá fuc tet_box Poud tet_box vrátí true, zvýší e hodota N, terá zameá počet započteých čtverců Pro aždý čtverec zároveň zapíše pxel do výtupího obrázu a ouřadce obazeého čtverce do výtupího textového ouboru Výtupí data program ja ezpracovává, a proto je třeba použít ějaého tabulového edtoru 33

6 Závěr Cílem toho výzumého úolu pro me bylo detalější ezámeí fratálím dmezem, jejch výpočet a vlatot Zíaé formace jem e ažl podat v této prác co ejrozumtelěj a hlavě v čeém jazyce Aglcých materálů je dotate, ale čey jem eašel oro c V aptole o Haudorffově dmez jem hrul její důležté vlatot Důazy větám jem většou použl z lteratury, ale ažl jem e, aby byly lépe pochoptelé, ěteré úvahy jem více rozvedl a podroběj popal Něteré věty byly v lteratuře uvedey jao cvčeí, e terým bylo za úol důazy dodělat Většu jem zvládul, ale amozřejmě jem je zotroloval e právým řešeím Mřížová dmeze je v prax velm čato používaá, proto jem e jí taé tezvě věoval Teoretcá čát hruje důležté vlatot a vztah Haudorffově míře Tyto formace jem využl dále a ažl jem e umercy vypočítat dmeze růzých mož Pro měřeí dmeze jem apal program v jazyce C++, terý dle zadaých parametrů počítá mřížovou dmez Výledy jem poroval buď dmezí Haudorffovou ebo údaj z lteratury Výledy měřeí pro jedoduché možy vyšly podle očeáváí, ovšem zde docházelo chybám v řádu deet až jedote procet Pro Madelbrotovu možu byly výledy úplě rozdílé ež jem čeal Moje další práce by e měla týat právě těchto jevů Budu e ažt alézt odpověď, proč dochází chybám pro jedoduché možy a proč mřížová dmeze Madelbrotovy možy vyšla úplě ja V případě Madelbrotovy možy e abízí otáza, zda je pro tuto možu mřížová dmeze rozdílá od Haudorffovy ebo zda pouze eí Madelbrotova moža geerováa epřeě V programu jem použl běžý způob geerováí této možy Je možé, že př geerováí jým algortmem bych dotal lepší výledy Pomocí mého programu pro geerováí Madelbrotovy možy lze provádět její průzum a zároveň zobrazt teračí poloupot ja v omplexí rově, ta v abolutích hodotách Díy tomu e m podařlo objevt, že pro ejvětší bublu Madelbrotovy možy leají poloupot ule, zatímco pro meší bubly poloupot vždy ocluje Zjtl jem taé, že čím je bubla meší, tím má teračí poloupot více růzých bodů V lteratuře e o tomto jevu přílš epíše, ověřl jem pouze, že to je pravdvý výlede Nově jem začal pracovat a programu pro geerováí fratálů typu Kochovy řvy Program by měl být uverzálí možotí vyreleí lbovolého fratálu a příjemým užvatelým rozhraím Mylím, že evyřešeých úolů v oblat fratálí geometre je ještě moho, a proto bych voj další prác chtěl věovat právě této oblat matematy 34

7 Lteratura [] Petge H-O, Jurge H, Saupe D: ''Chao ad Fractal: New Froter of Scece'', Sprger-Verlag, New Yor, 992 [2] Petge H-O, Rchter P H: ''The Beauty of Fractal'', Sprger-Verlag, Berl Hedelberg, 986 [3] Barley M F: ''Fractal Everywhere'', Academc Pre Ic, Sa Dego, 988 [4] Bochíče M, Nežádal M, Zmešal O: ''Numerc Calculato of Fractal Dmeo'', http://wwwfchvutbrcz/lecture/magec/ [5] Bochíče M, Nežádal M, Zmešal O: ''The Box-coutg: Crtcal Study'', http://wwwfchvutbrcz/lecture/magec/ [6] Shhura M: "The Boudary of the Madelbrot Set ha Haudorff Dmeo Two", Atérque, No 222, 7, 389-405, 994 [7] Elert G: ''The Chao Textboo'', http://wwwhypertextboocom/chao [8] Falcoer K: ''Fractal Geometry'', Joh Wley & So, 2003 [9] Edgar G: ''Meaure, Topology ad Fractal Geometry'', Sprger-Verlag, Berl, 989 35