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豪斯多夫维数:怎样度量分形 | 集智百科

集智百科 集智俱乐部 2022-05-19


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目录


一、概念二、形式化定义
三、实例四、豪斯多夫维数特性五、自相似集合
六、编者推荐七、百科项目志愿者招募

非整数维度示例:前四个Koch 曲线的迭代,在每次迭代后,所有原始线段都被替换为四个,每个自相似的复制是原始线段长度的1 / 3。豪斯多夫维数的一个建模是使用比例因子(3)和自相似对象的数量(4)来计算维度 D,在第一次迭代后为 D = (log N)/(log S) = (log 4)/(log 3) ≈ 1.26. 也就是说,单点的豪斯多夫维数为零,线段为1,正方形为2,立方体为3时,但对于分形,对象可以有一个非整数维度。


在数学中,豪斯多夫维数 Hausdorff dimension是一种粗糙度的度量单位,或者更确切地说,分形维数,是由数学家 Felix Hausdorff 在1918年首次提出的。例如,单点的豪斯多夫维数为零,线段为1,正方形为2,立方体为3。也就是说,对于定义了一个光滑形状或一个有少数几个角的形状---- 传统几何学和科学的形状---- 的点集来说,豪斯多夫维数是一个整数,符合通常的维度意义,也称为拓扑维度。然而,还有一些公式允许计算其他不太简单的对象的维数,其中仅仅根据它们的标度和自相似特性,就可以得出结论: 特定的对象——包括分形——具有非整数的 Hausdorff 维数。由于Abram Samoilovitch Besicovitch的重大技术进步,允许计算高度不规则或“粗糙”集的维度,这个维度通常也被称为Hausdorff-Besicovitch 维度。


更具体地说,豪斯多夫维数是一个与给定集合相关联的更进一步的维数,其中定义了该集合所有成员之间的距离。这样的集合称为度量空间。维数是从扩展的实数,而不是更直观的维数概念(它不与一般的度量空间相关联,只取非负整数的值)。


用数学术语来说,豪斯多夫维数概括了实向量空间维数的概念。也就是说,n 维内积空间的豪斯多夫维数等于 n。这就是早期假设的基础,一个点的豪斯多夫维数是零,一条线是一等等,不规则集可以有非整数的豪斯多夫维数。例如,右边所示的 Koch 雪花是由一个正三角形构成的; 在每次迭代中,它的组成线段被分成单位长度的3段,新创建的中间线段被用作一个指向外部的新正三角形的基础,然后人们删除这个基础线段用来保留单位长度4的迭代中的最终对象。也就是说,在第一次迭代之后,每个原始线段都被替换为 N=4,其中每个自相似拷贝的长度是原始线段的1/S = 1/3 。换句话说,我们取一个欧几里得维数D的物体,在每个方向上将其线性比例减少1/3,使其长度增加到N=SD。这个方程很容易求解为 D,产生出现在图形中的对数(或自然对数)的比率,并给出——在 Koch 和其他分形情况下——这些对象的非整数维数。


豪斯多夫维数是更简单但通常等价的计盒维数 box-counting或闵可夫斯基维数 Minkowski-Bouligand的继承者。





概念



几何对象X的尺寸的直观概念是指需要多少个独立参数才能找到一个独特的点。但是,任何由两个参数指定的点都可以由一个参数指定,因为实平面的基数等于实线的基数(这可以通过交织两个数字以产生一个编码相同信息的单个数字看到)。空间填充曲线 space-filling curve的例子表明,可以将实线完美和连续地映射到实平面(把一个实数转换成一对实数,从而覆盖所有实数对),由此一维对象完全填充了一个高维对象。


每条空间填充曲线都会多次击中某些点,且不存在连续的逆。将二维以连续和连续可逆的方式映射到一维是不可能的。拓扑维度 topological dimension,也被称为“Lebesgue覆盖维数”,解释了为什么。如果在X的每个小开球覆盖中,至少有一个点 n + 1个球重叠,这个维度是 n。例如,当用短的开区间覆盖一条线时,某些点必须被覆盖两次,给出维数n = 1。


但是,拓扑维度是对空间局部尺寸(点附近的尺寸)的一个非常粗略的度量。一条几乎是空间填充的曲线仍然可以有一维拓扑,即使它填充了一个区域的大部分面积。分形具有整数的拓扑维数,但就其所占的空间量而言,它看起来像一个更高维的空间。


豪斯多夫维数测量一个空间的局部大小时,会考虑到点之间距离(度量)。考虑半径最大为r的球数 N (r) ,需要完全覆盖 X。当r很小时,N(r)以1/r 的多项式增长。对于一个表现足够好的 X,豪斯多夫维数是唯一的数d,这样当r趋近于零时, N(r) 增长为1/rd 。更确切地说,这定义了盒子计数维度,当值d是不足以覆盖空间的增长率和过度充裕的增长率之间的临界边界时,它等于豪斯多夫维数。


对于光滑的形状,或者有少量棱角的形状,传统几何和科学的形状,豪斯多夫维数是一个整数,与拓扑维度一致。但是伯努瓦·曼德布洛特 Benoit Mandelbrot观察到分形——具有非整数豪斯多夫维数的集合---- 在自然界中随处可见。他观察到,我们周围大多数粗糙形状的理想化不是光滑的理想化形状,而是分形理想化形状:


云不是球体,山不是锥体,海岸线不是圆圈,树皮不平滑,闪电也不是直线运动。


对于自然界中出现的分形,豪斯多夫维数和盒计数维数是一致的。封装尺寸是另一个类似的概念,它为许多形状提供相同的值,但是在所有这些尺寸不同的情况,都做了很好的说明。





形式化定义



豪斯多夫集

设 X是度量空间。若S ⊂ X 和 d ∈ [0, ∞) ,则 S 的d维无限 豪斯多夫集定义为



换句话说,CHd(S)是数字集合δ>=0的下确界,使得在 i ∈&nbsp中存在一些球集合{B(xi,ri):i∈I} i 包含 s,对于每个 ri > 0 满足 i 中的和


(在这里,我们使用inf Ø = ∞ 的标准约定)。


豪斯多夫分形测量

豪斯多夫外测度不同于无界的豪斯多夫,因为我们不考虑 s 的所有可能,我们看到当球的大小变为零时会发生什么。对于d>=0,我们定义了 S的 d维豪斯多夫Hausdorff 外测度为



豪斯多夫维数 

X的豪斯多夫维数定义为



等价地,dim H(X)可定义为 d ∈ [0, ∞) 集的下确界,使得X 的d-维 豪斯多夫测度 为零。这与 d ∈ [0, ∞)的集合的上确界相同,因此X的 d 维豪斯多夫测度是无限的(除非后一个集合 d 是空的,豪斯多夫维数为零)。





实例



进一步的分形维数的例子,进一步的分形维数的例子是谢尔宾斯基三角形,它是一个豪斯多夫维数为log(3)/log(2)≈1.58.的物体


  • 可数集拥有豪斯多夫维数0。

  • 欧几里得空间 ℝn 有豪斯多夫维数 n,循环S1 拥有豪斯多夫维数1.

  • 分形一般是那些豪斯多夫维数直接超过其拓扑维数的空间。例如康托尔集是一个o维拓扑空间,由两个自己复制而成,每一个复制品都是原来的三分之一,因此它的豪斯多夫维数是 ln(2)/ln(3) ≈ 0.63。一个谢尔宾斯基三角 Recurrence relation是他自身三个复制的组合。每一个是原来的 1/2,它的豪斯多夫维数ln(3)/ln(2) ≈ 1.58。在递归算法中解决递归关系时,这些豪斯多夫维数与算法分析主定理的临界指标相联系。

  • 空间填充曲线拥有和他们填充空间同样的豪斯多夫维数,如皮亚诺曲线 Peano curve

  • 布朗运动在2维及以上的轨迹被推测为豪斯多夫2维。


英国海岸有多长?统计自相似性和分数维数

  • Lewis Fry Richardson已经通过豪斯多夫维数去测量了很多海岸线。它的结果涵盖从1.02的南非海岸线到1.25的大英帝国西海岸模型。





豪斯多夫维数特性 



豪斯多夫维数和归纳维数 

设X 是任意可分度量空间。对于X 有一个递归定义的归纳维数拓扑概念。它总是一个整数(或 + ∞) ,记为dim ind(X)。

定理:假设X 是非空的, 那么


此外,


其中Y是度量空间同胚到 X的范围。换句话说, X和 Y具有相同的基本点集,Y的度量dY 拓扑等价于dX

这些结果最初是由Edward Szpilrajn(1907–1976)建立的, 参见 Hurewicz and Wallman, Chapter VII.第七章。

豪斯多夫维数和闵可夫斯基维度 Hausdorff dimension and Minkowski dimension

闵可夫斯基维数与豪斯多夫维数相似,至少和它一样大,而且在许多情况下是相等的。然而,[0,1]中有理点集的豪斯多夫维数为0,闵可夫斯基维数为1。还有一些紧集的闵可夫斯基维数严格大于豪斯多夫维数。

豪斯多夫维度和弗洛斯曼测度 Hausdorff dimensions and Frostman measures

如果在度量空间 X 的 Borel 子集上定义一个测度 μ,使得μ(X) > 0 和 μ(B(x, r)) ≤ rs,对于某个常数 s > 0 和 X 中的每个球 B(x, r) 成立,则 dimHaus(X) ≥ s 。部分逆向转换由弗洛斯曼引理定义。

联合和产品下的行为

如果,

是一个有限或可数的联合,则


这可以直接从定义得到验证。

如果 X 和Y是非空度量空间,那么它们乘积的豪斯多夫维数满足。

这种不平等可以是严格的。有可能找到两个维数为0的集合,其乘积的维数为1。相反,我们知道当X和Y是 Rn的 Borel 子集时, X × Y的豪斯多夫维数从上面以 X的豪斯多夫维数加上 Y的上填充维数为界。Mattila (1995)曾就这些情况进行了讨论。





自相似集合 



许多由自相似条件定义的集合具有可以显式确定的维数。粗略地说,如果集合E是集值ψ变换的不动点,即ψ(E) = E, 则它是自相似的,尽管下面给出了确切的定义。

定理:假设

是 Rn上的压缩常数rj'< 1的压缩映射。则有一个唯一的非空紧集A


这个定理来源于 Stefan Banach 的压缩映射不动点定理,该定理应用于 具有豪斯多夫距离的Rn 的非空紧子集的完整度量空间。

开集条件

为了确定自相似集A 的维数(在某些情况下) ,我们需要一个关于收缩序列的称为开集条件(OSC)的技术条件ψi

有一个相对紧的开集V

左边并集的集合成对不相交。

开集条件是保证图像ψi(V) 不重叠“太多”的分离条件。

定理假设开集条件成立,并且每个ψi 是一个相似度,即等距和某个点周围的膨胀的组合。。那么唯一的不动点是Hausdorff维数为 s 的集合,其中 s 是 s的唯一解

相似物的收缩系数就是膨胀的大小。

我们可以使用这个定理来计算谢尔宾斯基三角形的豪斯多夫维数(或者有时候叫做谢尔宾斯基垫圈)。考虑R2 平面上的三个非共线点,a1,a2,a3,让ψi是围绕着ai比率1/2的膨胀。对应映射的唯一非空不动点是一个谢尔宾斯基垫圈,其维数s是对应映射的唯一解


取上述方程两边的自然对数,我们可以求出 s,即: s = ln(3)/ln(2)。该密封垫具有自相似性,满足 OSC 要求。一般来说,集合 E是一个映射的不动点


是自相似的,当且仅当


其中 s是E的豪斯多夫维数, Hs 表示 豪斯多夫测度。对于谢尔宾斯基垫圈(交叉点就是点)来说,这一点很明显,但更普遍的情况是:

定理:在与前一定理相同的条件下,其唯一不动点 ψ 是自相似的。




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来源:集智百科

编辑:王建萍


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