一类广义Cantor集Hausdorff测度的计算
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hausdorff 度量
Hausdorff度量是一种用于度量两个集合之间的距离的数学方法。
它以德国数学家FelixHausdorff的名字命名,用于度量两个集合中
最远的点之间的距离。
在数学中,一个集合是指在同一空间内的一组元素。
例如在平面几何中,一个集合可以是所有点的集合。
Hausdorff度量可以用于比较两个集合之间的相似性。
Hausdorff度量定义为一个集合与另一个集合之间的最短距离。
这个最短距离是指,在第一个集合中找到一个点,然后在第二个集合中找到一个点,这两个点的距离是两个集合中所有可能的点对中最短的距离。
Hausdorff度量在计算机视觉和图像处理中得到广泛应用。
它可以用于图像分割、目标跟踪和形状识别等方面。
它还可以用于比较不同图像之间的相似性。
总之,Hausdorff度量是一种重要的数学工具,它可以用于度量两个集合之间的距离,帮助我们比较不同集合之间的相似性。
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自相似集的Hausdorff维数与测度及其计算机实现分形几何是曼德勃罗特(B.B.Mandelbrot)在20世纪80年代创立的,它提供了研究不规则几何对象的思想,方法与技巧.由于不规则集比经典几何能更好的描述自然现象,近年来,分形几何这一新兴学科被广泛应用在数学、物理、化学、生物、工程技术等学科中,它解决了各学科中出现的大量不规则几何对象问题,因而获得巨大成功.同时,不同学科中提出的大量问题也刺激了分形几何的深入发展.分形几何的创立与发展对整个科学的发展具有极为重要的意义.众所周知,Hausdorff测度与维数理论是分形几何的理论基础,Hausdorff测度与维数的理论研究具有重要的理论与应用价值.分形集的Hausdorff测度与维数的计算与估计是比较困难的.至今为止,研究最多的一类分形是满足开集条件(open set condition)的自相似集,其Hausdorff维数的计算与估计已有确定的公式.但就测度来说,仅几种特殊且维数不大于1的自相似集的测度被确定,对于维数大于1的自相似集,目前已有的结果还很少,只是估计了少数分形集的测度的上下界.本文共由四部分内容构成.第一部分绪论简要介绍了分形几何的研究现状和研究意义,叙述了本文的主要研究内容和结果.第二部分主要是给出本文用到的基本概念和理论.首先给出Hausdorff测度和维数概念和性质.接着引入了自相似压缩系统、自相似集和开集条件,并给出满足开集条件的自相似集的Hausdorff维数的一个等价定义.本文的第三部分主要研究了直线上的几类满足开集条件的自相似集.作为对比,首先给出经典三分康托集的构造、测度和维数.然后构造了几类广义康托集并进行初步研究,给出它们满足的自相似压缩系统及维数满足的公式.接着对一类特殊的广义康托集进行深入研究,得到了维数和测度.本文的第四部分主要研究了平面上的几类满足开集条件的自相似集.首先构造了两类广义五角地毯,给出它们满足的自相似压缩系统及维数满足的公式.然后构造了两类广义六角地毯,并给出它们满足的自相似压缩系统及维数满足的公式.接着对一类特殊的六角地毯—雪花地毯进行深入研究,计算出维数并对它的Hausdorff测度上限进行了估计,最后讨论了如何使用计算机来实现它的上限估计.。
Cantor 集的Hausdorff 维数证明铁勇曲靖师范学院数学与信息科学学院,云南曲靖655011摘要利用符号系统中的字符串和字符串定义的度量空间,结合集合有限覆盖原理和Lipschitz 映射,建立一个由字符串定义的度量空间到Cantor 集的映射,分析在此映射下的函数递推关系,推导出该函数满足双向Lipschitz 不等式,由此得出了文中定义的度量空间的维数与Cantor 集的Hausd orff 维数相等,从而给出了Cantor 集的Hausdorff 维数的另一种不同于运用质量分布原理证明的方法,巧妙解决了Cantor 集Hausdorff 维数的证明问题,在研究方法上为研究其他复杂的分形集提供了避免利用质量分布原理时需要分配一个适当的质量分布(一般比较难找,尤其对维数的下界估计)在其分形集上的困难的尝试,也为今后研究Hausdorff 维数的理论和证明方法,以及字符串和维数的关系提供了理论基础和依据。
关键词Cantor 集;字符串;有限覆盖;Hausdorff 维数中图分类号O174.12 文献标识码 A 文章编号1000-7857(2009)22-0102-03A Proof of Hausdorff Dimension of Cantor SetTIE Yon gCollege of Mathem a ti c s and Informat i on Science, Qujing Normal University, Qujing 655011, Yunnan Province, ChinaAbstract This paper proposes a different method of proving Hausdorff dimension of Cantor set by considering character string or metric space. Using the principle of set finite covering and Lipschitz mapping, a mapping is constructed from the metric space that is defined by character string to Cantor set. The recurrence relationships are analyzed for the above mapping, which is shown to satisfy the biaxial Lipschitz inequality. It is proved that Hausdorff dimension of the metric space and that of Cantor set are equivalent.A method is found to prove Hausdorff dimension of Cantor set, which is different from the mass distribution principle, provides a way to avoid considering a suitable mass distribution, which is difficult, especially for the lower bound of the Hausdorff dimension, on its fracta l set when applying the mass distribution principle for other complicated fracta l sets, also has laid a theoretica l foundation for studying the theories and methods for proving Hausdorff dimension, and the relations between character string and dimension.Keywords Cantor set; character string; finite covering; Hausdorff dimension0 引言分形中Hausdorff 维数的明显的上界[1]经常就是维数的实际数值,然而要给出证明却是困难的,而对于Hausdorff 维数的下界估计,往往难度更大。
cantor set dimension 计算公式
(原创实用版)
目录
1.康托尔集的简介
2.康托尔集的维度计算公式
3.康托尔集的性质与应用
正文
1.康托尔集的简介
康托尔集,又称为康托尔 - 伯恩斯坦集,是由德国数学家康托尔和伯恩斯坦于 19 世纪末共同发现的一种特殊的集合。
它是在实数轴上,以0 为中心,半径为 1 的闭区间内删除所有有理点后得到的集合。
康托尔集具有许多独特的性质,如不可数、不可测、稠密等等。
其中最引人注目的就是它的维度问题,即康托尔集的维度是多少?
2.康托尔集的维度计算公式
为了计算康托尔集的维度,我们需要引入一个重要的概念:Hausdorff 维度。
Hausdorff 维度是一种用于描述非线性空间的维度的概念,它的计算公式为:D = lim(n→∞) (n/N(n)),其中 n 是任意正整数,N(n) 是在集合中任选一个有理数,将集合划分为 n 个不相交的子集时,每个子集至少包含的一个有理数的个数。
对于康托尔集,我们可以用类似的方法计算其 Hausdorff 维度。
假设我们将康托尔集划分为 n 个不相交的子集,每个子集至少包含一个有理数。
由于康托尔集中有理数的密度为 0,所以我们可以得出:N(n) = 0。
因此,康托尔集的 Hausdorff 维度 D = lim(n→∞) (n/0) = ∞。
3.康托尔集的性质与应用
康托尔集的维度为无穷大,这一特性使得它在数学领域具有广泛的应
用。
例如,在函数空间、拓扑学、概率论等方面都有重要的应用。
同时,康托尔集也是研究非线性空间、分形理论等领域的基础概念。
广义Cantor 集张北一中 郭彦军摘要:本文考察了包括直线上的各种广义Cantor 集,由相似变换导出它们的级数表达式,给出它们维数的定义及计算方法,并考察了它们的性质。
关键词:广义Cantor 集;迭代函数系;Hausdorff 维数 1.定义:选取[]1,0区间作为初始元,然后进行m 等分,从中选取l 个小闭区间作为生成元,如此生成的分形集我们称之为广义Cantor 集,记作C 。
2.迭代函数系:广义Cantor 集C 的构造过程可描述为迭代函数系ma x m x f ma x m x f ma x m x f l l +=+=+=1)(1)(1)(2211[]1,0=∈I x其中i a 取}{1,2,1,0-m 中的某些值,l i ,2,1=。
即广义Cantor 集满足l 个相似变换: ma mf x ii +==ξξ)( l i ,2,1= , 10≤≤x ,10≤≤ξ。
3.将[]1,0区间推广到任意区间[]b a ,: 首先我们给出这样一个一一对应:x a b a y )(-+= []1,0=∈I x则mb a a a m m a a b a m b i i i i +-=-+=)()( 下面给出任意区间[]b a ,上的相似变换:mb mag y ii +-==ηη)( b a ≤≤η b y a ≤≤ i b 取}{b m a b a m ma )1(,)1(,-++- 中的某些值。
4.广义Cantor 集的级数表示:首先回顾一下广义Cantor 集的定义过程:第一次生成l 个闭区间⎥⎦⎤⎢⎣⎡++=m m a ma F i i i 1,0)1()1(,1 {}l i a a a a ,,21)1(∈区间长度为mL 11=。
第二次对每个小闭区间i F ,1进行m 等分,从中选取l 个闭区间,得2l 个闭区间2)2()1()2()1()1()1(*)1(ma m a m a m a m m a m a i i i i i i +=-++ 则⎥⎦⎤⎢⎣⎡+++=22)2()1(2)2()1(,21,m m a m a m a m a F i i i i i }{l i i a a a a a ,,,21)2()1(∈区间长度为=2L 21m 。
cantor set dimension 计算公式Cantor集合维度的计算公式使用Hausdorff维度的定义。
Cantor集合是一个经典的分形集合,具有非整数的维度。
首先,我们定义Cantor集合的生成过程。
开始时,Cantor集合是一个单位区间,通常表示为[0, 1]。
然后,我们将该区间分为三个相等的子区间,去除中间的1/3长度的开放区间。
这样得到的结果是两个长度为1/3的闭合子区间。
接下来,我们对每个子区间都重复这个分割过程,去除中间的1/3长度的开放区间。
通过无限次的迭代,我们得到了Cantor集合。
Hausdorff维度是描述分形集合维度的一种方法,它可以被定义为将分形集合所需的最少覆盖物的尺寸的极限。
对于Cantor集合,我们可以使用下面的公式计算其Hausdorff维度:D = log(N) / log(1 / r)其中,D是Cantor集合的维度,N是用于覆盖Cantor集合的最少数量的r半径的闭合子区间。
在Cantor集合的情况下,每次迭代中的子区间数量为3的幂次,因此N = 2^g,其中g是迭代的次数。
而r是每个子区间长度与单位区间长度的比例,即r = 1/3。
所以,Cantor集合的维度计算公式可以写作:D = log(2^g) / log(3^-1)Simplifying the formula, we can rewrite it as:D = g / log(3)这就是Cantor集合维度的计算公式。
通过计算迭代次数g并将其代入公式中,我们可以得到Cantor集合的维度值。
通过这个公式,我们可以看到Cantor集合的维度是小于1的非整数值,展示了分形集合的特性。
hausdorff的数学成就豪斯多夫(Felix Hausdorff),出生于华沙的一个犹太人家庭,是数学领域的重要人物,他在拓扑学、集合论和泛函分析等数学分支领域有所研究。
豪斯多夫的数学成就主要包括:- Hausdorff度量:在集合论方面,豪斯多夫提出了“Hausdorff度量”的概念,这是一种度量空间中的距离函数。
他证明了在任何具有有限Hausdorff维的集合上,任何满足三角形不等式的度量都可以由一个有限的“距离矩阵”定义。
- 外测度:在测度论方面,豪斯多夫引入了“外测度”的概念,这是测度论中的一个重要概念。
他还研究了测度的可加性和可数可加性,并提出了著名的“Hausdorff测度”的概念。
- Hausdorff维度:一种用于描述集合维度的概念,由菲赫金哥尔茨在1918年提出。
在此之前,人们一般认为维度只有整数值,如一维的线、二维的平面和三维的立体。
而菲赫金哥尔茨发现,于某奇怪的集合,如分形集合,它们的维度可非整数值。
他用Hausdorff维度来描述这集合的维度,这个概念在分形几何得到了广泛的应用。
- Hausdorff距离:一种用于衡量两个集合之间的相似性的概念,由菲赫金哥尔茨在1914年提出。
它的定义基于两个集合A和B,它们之间的Hausdorff距离为A每个点到B的最短距离的最大值和B每个点到A 的最短距离的最大值的较大值。
Hausdorff距离在图像处理、模式识别和计算机视觉等领域得到了广泛的应用。
- Hausdorff-Besicovitch维度公式:一种用于计算分形集合维度的公式,由菲赫金哥尔茨和Besicovitch在1919年提出。
这个公式将Hausdorff 维度和Besicovitch覆盖数结合起来。
一种广义Sirpinski垫片的Hausdorff测度作者:许荣飞来源:《价值工程》2013年第26期摘要: Sirpinski垫片具有严格的的自相似性,本文给出了一种广义Sirpinski垫片的构造,并得到了它的Hausdorff测度准确值。
Abstract: Sirpinski gasket is the classic fractals with strick self-similar property. In this paper,we will give the construction of a class of Generalized Sirpinski Gasket and the exact value of its Hausdorff measure.关键词: Hausdorff维数;Hausdorff测度;Sirpinski垫片Key words: Hausdorff demention;Hausdorff measure;Sirpinski gasket中图分类号:O189.12 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2013)26-0261-020 引言对于一般分形,计算其Hausdorff测度是相当困难的,甚至一些典型的分形也是如此,至今没有通用的方法。
近来,不少数学家在这方面做了很多工作,文献[1]给出经典Sirpinski垫片的Hausdorff测度的一个上界,文献[2,3]分别进行了改进,并且文献[3]得出其猜想值为0.817900,文献[4]给出经典Sirpinski垫片的Hausdorff测度的一个下界为3■/9(a=log■■),本文给出由正方形生成的广义Sirpinski垫片的Hausdorff测度的准确值。
关于Hausdorff维数与Hausdorff测度的定义还有其它一些标注参看[5]。
用Rn表示n维欧式空间,?坌x,y∈Rn,x与y的距离用x-y表示,对Rn的子集E,用E表示E的直径,E=sup{x-y:x,y∈E},若?坌x,y∈E,?埚c∈R,01 广义Sirpinski垫片的构造定义1:在单位正方形S0中保留n个边长为1/n的小正方形,n?叟4,而挖去其余部分,得到的集合记为S1,S1中n个小正方形的排列满足4个顶角各有一个小正方形,且两两距离大于0,每个小正方形的边平行于S0的边,对S1中每个小正方形重复上述过程,得到集合S2,无限重复上述过程,得到S0?劢S1?劢…Sk?劢…,Sk是由nk个边长为1/nk的小正方形组成,非空集合S=■Sk称作n-Sirpinski地毯。
关于一个特殊的自相似集的Hausdorff测度的准确值的计算洪若诗;黄小燕
【期刊名称】《韩山师范学院学报》
【年(卷),期】2014(35)6
【摘要】In this paper, a basic result of Hausdorff measure for self-similar set is used to compute the exact value of the Hausdorff measure for a special self-similar set. At the same time, a mistake in the related reference is pointed out.%该文利用自相似集的Hausdorff测度的一个基本结果得到了一
个特殊的自相似集的Hausdorff测度的准确值,并指出了有关文献中的一个错误。
【总页数】5页(P19-23)
【作者】洪若诗;黄小燕
【作者单位】韩山师范学院数学与统计学系,广东潮州 521041;韩山师范学院数
学与统计学系,广东潮州 521041
【正文语种】中文
【中图分类】O174.2
【相关文献】
1.一个特殊的自相似集的Hausdorff测度 [J], 殷峰丽
2.一个Sierpinski垫片的Hausdorff测度的准确值的计算 [J], 郑冰蓉;李楚玲;许
绍元
3.由6个相似压缩确定的自相似Cantor集的Hausdorff测度的准确值 [J], 许绍
元
4.关于自相似集的Hausdorff测度的一个判据及其应用 [J], 许绍元
5.关于广义齐次自相似集上Hausdorff测度的一个特征 [J], 瞿成勤; 周作领因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
魔鬼阶梯的Hausdorff测度与维数的开题报告1. 研究背景魔鬼阶梯(Devil's Staircase)是一个经典的分形模型,它是一条连续但处处不可微的函数曲线。
魔鬼阶梯最早由卡特兰(Cantor)提出,并由伯斯克(Birkhoff)命名为“魔鬼阶梯”。
魔鬼阶梯有着多种应用,例如在图像处理、信号处理、地理信息系统和经济学中使用。
Hausdorff测度和维数是两个重要的分形理论工具,已经成为研究分形的基本方法。
Hausdorff测度可以描述分形的尺度特征,而维数可以描述分形的空间复杂度。
在分形研究中,Hausdorff测度和维数已经成为了分形分析的基本工具。
2. 研究内容本文主要研究魔鬼阶梯的Hausdorff测度和维数。
具体研究内容包括以下几个方面:(1)介绍魔鬼阶梯的基本定义和性质;(2)通过构造逐步分形过程,确定魔鬼阶梯的分形特征;(3)分别使用Box-counting和Covering数法计算魔鬼阶梯的Hausdorff测度和维数;(4)比较Box-counting和Covering数法的计算结果,并分析它们的误差来源;(5)讨论魔鬼阶梯的Hausdorff测度和维数与逐步分形过程的关系。
3. 研究意义研究魔鬼阶梯的Hausdorff测度和维数,可以更深入了解魔鬼阶梯的分形特征和尺度特征。
此外,本文的研究方法还可以推广到其他分形模型的研究中。
对于工程应用来说,本文的研究可以为图像处理、信号处理和地理信息系统等提供基础性理论支持。
4. 研究方法本文采用数学分析和计算机模拟的方法,具体步骤如下:(1)利用分形逐步构造法构造魔鬼阶梯模型;(2)分别使用Box-counting和Covering数法计算魔鬼阶梯的Hausdorff测度和维数;(3)比较计算结果,分析误差来源;(4)分析Hausdorff测度和维数与逐步分形过程的关系。
5. 预期成果本文的预期成果包括以下几个方面:(1)详细介绍魔鬼阶梯的基本定义和性质;(2)确定魔鬼阶梯的分形特征和尺度特征;(3)计算魔鬼阶梯的Hausdorff测度和维数,并分析误差来源;(4)讨论Hausdorff测度和维数与逐步分形过程的关系。