Что такое фракталы. Историческая справка, или Как все начиналось

Для чтобы представить все многообразие фракталов удобно прибегнуть к их общепринятой классификации .

2.1 Геометрические фракталы

Фракталы этого класса самые наглядные. В двухмерном случае их получают с помощью некоторой ломаной (или поверхности в трехмерном случае), называемой генератором . За один шаг алгоритма каждый из отрезков, составляющих ломаную, заменяется на ломаную-генератор, в соответствующем масштабе. В результате бесконечного повторения этой процедуры, получается геометрический фрактал.

Рис 1. Построение триадной кривой Кох.

Рассмотрим один из таких фрактальных объектов - триадную кривую Кох . Построение кривой начинается с отрезка единичной длины (рис.1) - это 0-е поколение кривой Кох. Далее каждое звено (в нулевом поколении один отрезок) заменяется на образующий элемент , обозначенный на рис.1 через n=1 . В результате такой замены получается следующее поколение кривой Кох. В 1-ом поколении - это кривая из четырех прямолинейных звеньев, каждое длиной по 1/3 . Для получения 3-го поколения проделываются те же действия - каждое звено заменяется на уменьшенный образующий элемент. Итак, для получения каждого последующего поколения, все звенья предыдущего поколения необходимо заменить уменьшенным образующим элементом. Кривая n -го поколения при любом конечном n называется предфракталом . На рис.1 представлены пять поколений кривой. При n стремящемся к бесконечности кривая Кох становится фрактальным обьектом .

Рис 2. Построение "дракона" Хартера-Хейтуэя.

Для получения другого фрактального объекта нужно изменить правила построения. Пусть образующим элементом будут два равных отрезка, соединенных под прямым углом. В нулевом поколении заменим единичный отрезок на этот образующий элемент так, чтобы угол был сверху. Можно сказать, что при такой замене происходит смещение середины звена. При построении следующих поколений выполняется правило: самое первое слева звено заменяется на образующий элемент так, чтобы середина звена смещалась влево от направления движения, а при замене следующих звеньев, направления смещения середин отрезков должны чередоваться. На рис.2 представлены несколько первых поколений и 11-е поколение кривой, построенной по вышеописанному принципу. Предельная фрактальная кривая (при n стремящемся к бесконечности) называется драконом Хартера-Хейтуэя .

В машинной графике использование геометрических фракталов необходимо при получении изображений деревьев, кустов, береговой линии. Двухмерные геометрические фракталы используются для создания объемных текстур (рисунка на поверхности обьекта) .

2.2 Алгебраические фракталы

Это самая крупная группа фракталов. Получают их с помощью нелинейных процессов в n -мерных пространствах. Наиболее изучены двухмерные процессы. Интерпретируя нелинейный итерационный процесс, как дискретную динамическую систему, можно пользоватся терминологией теории этих систем: фазовый портрет , установившийся процесс , аттрактор и т.д.

Известно, что нелинейные динамические системы обладают несолькими устойчивыми состояниями. То состояние, в котором оказалась динамическая система после некоторого числа итераций, зависит от ее начального состояния. Поэтому каждое устойчивое состояние (или как говорят - аттрактор) обладает некоторой областью начальных состояний, из которых система обязательно попадет в рассматриваемые конечные состояния. Таким образом фазовое пространство системы разбивается на области притяжения аттракторов. Если фазовым является двухмерное пространство, то окрашивая области притяжения различными цветами, можно получить цветовой фазовый портрет этой системы (итерационного процесса). Меняя алгоритм выбора цвета, можно получить сложные фрактальные картины с причудливыми многоцветными узорами. Неожиданностью для математиков стала возможность с помощью примитивных алгоритмов порождать очень сложные нетривиальные структуры.

Рис 3. Множество Мандельброта.

В качестве примера рассмотрим множество Мандельброта (см. pис.3 и рис.4). Алгоритм его построения достаточно прост и основан на простом итеративном выражении:

Z = Z [i] * Z [i] + C ,

где Z i и C - комплексные переменные. Итерации выполняются для каждой стартовой точки C прямоугольной или квадратной области - подмножестве комплексной плоскости. Итерационный процесс продолжается до тех пор, пока Z [i] не выйдет за пределы окружности радиуса 2, центр которой лежит в точке (0,0), (это означает, что аттрактор динамической системы находится в бесконечности), или после достаточно большого числа итераций (например 200-500) Z [i] сойдется к какой-нибудь точке окружности. В зависимости от количества итераций, в течении которых Z [i] оставалась внутри окружности, можно установить цвет точки C (если Z [i] остается внутри окружности в течение достаточно большого количества итераций, итерационный процесс прекращается и эта точка растра окрашивается в черный цвет).

Рис 4. Участок границы множества Мандельброта, увеличенный в 200 pаз.

Вышеописанный алгоритм дает приближение к так называемому множеству Мандельброта. Множеству Мандельброта принадлежат точки, которые в течение бесконечного числа итераций не уходят в бесконечность (точки имеющие черный цвет). Точки принадлежащие границе множества (именно там возникает сложные структуры) уходят в бесконечность за конечное число итераций, а точки лежащие за пределами множества, уходят в бесконечность через несколько итераций (белый фон).

2.3 Стохастические фракталы

Еще одним известным классом фракталов являются стохастические фракталы, которые получаются в том случае, если в итерационном процессе случайным образом менять какие-либо его параметры. При этом получаются объекты очень похожие на природные - несимметричные деревья, изрезанные береговые линии и т.д. Двумерные стохастические фракталы используются при моделировании рельефа местности и поверхности моря .

Существуют и другие классификации фракталов, например деление фракталов на детерминированные (алгебраические и геометрические) и недетерминированные (стохастические).

МИНИСТЕРСТВО ВЫСШЕГО И ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

ИРКУТСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ

КАФЕДРА ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

По экономико-математическим моделям и методам

ТЕОРИЯ ФРАКТАЛОВ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ

Подготовили: Руководитель:

Погодаева Е. А. Толстикова Т.В.

Четвериков С.В.

ИРКУТСК 1997

Все образы схожи, и

Все же ни один на дру

Гой не похож; Хоры их

На тайный закон указу-

Ют, на святую загадку...

И. В. Гете.

Метаморфоз растений.

ПОЧЕМУ МЫ ЗАГОВОРИЛИ О ФРАКТАЛАХ?

Во второй половине нашего века в естествознании произошли
фундаментальные изменения, породившие так называемую теорию
самоорганизации, или синергетику. Она родилась внезапно, как бы на
скрещении нескольких линий научного исследования. Один из решающих
начальных импульсов был предан ей российскими учеными на рубеже
пятидесятых - шестидесятых годов. В пятидесятых годах ученый
химик-аналитик Б. П. Белоусов открыл окислительно-восстановительную
химическую реакцию. Открытие и изучение автоколебаний и автоволн в ходе
реакции Белоусова

С. Э. Шнолем, А. М. Жаботинским, В.И. Кринским, А. Н. Заикиным, Г. Р.
Иваницким- едва ли не самая блестящая страница фундаментальной
российской науки в послевоенный период. Быстрое и успешное изучение
реакции Белоусова - Жаботинского сработало в науке как спусковой
крючок: сразу вспомнили, что и раньше были известны процессы подобного
рода и что многие природные явления, начиная от образования галактик
до смерчей, циклонов и игры света на отражающих поверхностях(так
называемых каустиках), - по сути дела процессы самоорганизации. Они
могут иметь самую различную природу: химическую, механическую,
оптическую, электрическую и тому подобное. Более того, оказалось, что
уже давно была готова и прекрасно разработана математическая теория
самоорганизации. Ее основу заложили работы А. Пуанкаре и А. А.
Ляпунова еще в конце прошлого века. Диссертация "Об устойчивости
движения" написана Ляпуновым в 1892 году.

Математическая теория самоорганизации заставляет нас по-новому
взглянуть на окружающий нас мир. Объясним, чем она отличается от
классического мировоззрения, так как нам это будет необходимо знать при
изучении фрактальных объектов.

"Классическое однозначно - детерминистическое мировоззрение
может символизироваться ровной гладкой поверхностью, на которой
соударяются шары, получившие определенный количества движения.
Будущая судьба каждого такого тела однозначно определена его
"прошлым" в предыдущий момент времени (количеством движения, зарядом) и
взаимодействием с другими телами. Никакой целостностью такая система
не обладает." (Л. Белоусов. Посланники живой грозы. \\ Знание- сила. N
2. 1996. - с.32). Таким образом, классическая наука верила, что будущее
такой системы жестко и однозначно определено ее прошлым и, при условии
знания прошлого, неограниченно предсказуемо.

Современная математика показала, что в некоторых случаях это не
так: например, если шары ударяются о выпуклую стенку, то ничтожно малые
различия в их траекториях будут неограниченно нарастать, так что
поведение системы становиться в определенный момент непредсказуемым.
Тем самым позиции однозначного детерминизма оказались подорванными даже
в сравнительно простых ситуациях.

Мировоззрение, основанное на теории самоорганизации,
символизируется образом горной страны с долинами, по которым текут реки,
и хребтами-водоразделами. В этой стране действуют мощные обратные связи
- как отрицательные, так и положительные. Если тело скатывается вниз
по склону, то между его скоростью и положением существует положительная
обратная связь, если оно пытается взобраться вверх, то отрицательная.
Нелинейные (достаточно сильные) обратные связи – непременное условие
самоорганизации. Нелинейность в мировоззренческом смысле означает
многовариантность путей эволюции, наличие выбора из альтернативных путей
и определенного темпа эволюции, а также необратимость эволюционных
процессов. Например, рассмотрим взаимодействие двух тел: А и В. В –
упругий древесный ствол, А – горный поток в нашей стране. Поток сгибает
ствол по направлению движения воды, но по достижении некоторого
изгиба ствол под действием упругой силы может распрямиться, отталкивая
частицы воды обратно. То есть мы видим альтернативу взаимодействия
двух тел А и В. Причем, это взаимодействие происходит таким образом,
что связь А-В - положительна, а В-А - отрицательна. Соблюдается условие
нелинейности.

Более того, в теории самоорганизации мы можем заставить нашу
горную страну "жить", то есть изменяться во времени. При этом важно
выделить переменные различного порядка. Такая иерархия переменных по
времени является необходимым условием упорядочения самоорганизации.
Нарушьте ее, "смешайте" времена- наступит хаос(пример- землетрясение,
когда сдвиги геологического порядка происходят за считанные минуты, а
должны- за несколько тысячелетий).Впрочем, как выявляется, живые
системы не так уж и боятся хаоса: они все время живут на его пределе,
иногда даже впадая в него, но все же умеют, когда надо, из него
выбираться. При этом самыми важными оказываются наиболее медленные по
времени переменные (их называют параметрами). Именно значения параметров
определяют, каким набором устойчивых решений будет обладать система и,
таким образом, какие структуры могут быть в ней вообще реализованы. В
то же время более быстрые

(динамические) переменные отвечают за конкретный выбор реализуемых
устойчивых состояний из числа возможных.

Принципы нелинейности и альтернативы выбора развития любого
процесса, развития системы реализуется и при построении фракталов.

Как стало ясно в последние десятилетия (в связи с развитием теории
самоорганизации), самоподобие встречается в самых разных предметах и
явлениях. Например, самоподобие можно наблюдать в ветках деревьев и
кустарников, при делении оплодотворенной зиготы, снежинках, кристаллах
льда, при развитии экономических систем (волны Кондратьева), строении
горных систем, в строении облаков. Все перечисленные объекты и другие,
подобные им по своей структуре, называются фрактальными. То есть они
обладают свойствами самоподобия, или масштабной инвариантности. А это
значит, что некоторые фрагменты их структуры строго повторяются через
определенные пространственные промежутки. Очевидно, что эти объекты
могут иметь любую природу, причем их вид и форма остаются неизменными
независимо от масштаба.

Таким образом, можно сказать, что фракталы как модели применяются в том
случае, когда реальный объект нельзя представить в виде классических
моделей. А это значит, что мы имеем дело с нелинейными связями и
недетерминированной природой данных. Нелинейность в мировоззренческом
смысле означает многовариантность путей развития, наличие выбора из
альтернатив путей и определенного темпа эволюции, а также необратимость
эволюционных процессов. Нелинейность в математическом смысле означает,
определенный вид математических уравнений (нелинейные дифференциальные
уравнения), содержащих искомые величины в степенях, больше единицы или
коэффициенты, зависящие от свойств среды. То есть, когда мы применяем
классические модели (например, трендовые, регрессионные и т. д.), мы
говорим, что будущее объекта однозначно детерминированное. И мы можем
предсказать его, зная прошлое объекта(исходные данные для
моделирования). А фракталы применяются в том случае, когда объект имеет
несколько вариантов развития и состояние системы определяется
положением, в котором она находится на данный момент. То есть мы
пытаемся смоделировать хаотичное развитие.

Что же нам дает применение фракталов?

Они позволяют намного упростить сложные процессы и объекты, что очень
важно для моделирования. Позволяют описать нестабильные системы и
процессы и, самое главное, предсказать будущее таких объектов.

ТЕОРИЯ ФРАКТАЛОВ

ПРЕДПОСЫЛКИ ВОЗНИКНОВЕНИЯ

Теория фракталов имеет совсем небольшой возраст. Она появилась в
конце шестидесятых годов на стыке математики, информатики, лингвистики
и биологии. В то время компьютеры все больше проникали в жизнь
людей, ученые начинали применять их в своих исследованиях, росло число
пользователей вычислительных машин. Для массового использования
компьютеров необходимо стало облегчить процесс общения человека с
машиной. Если в самом начале компьютерной эры немногочисленные
программисты-пользователи самоотверженно вводили команды в машинных
кодах и получали результаты в виде бесконечных лент бумаги, то при
массовом и загруженном режиме использования компьютеров возникла
необходимость в изобретении такого языка программирования, который был
бы понятен для машины, и в то же время, был бы прост в изучении и
применении. То есть пользователю требовалось бы ввести только одну
команду, а компьютер разложил бы ее на более простые, и выполнил
бы уже их. Чтобы облегчить написание трансляторов, на стыке информатики
и лингвистики возникла теория фракталов, позволяющая строго задавать
взаимоотношения между алгоритмическими языками. А датский математик и
биолог А. Линденмеер придумал в 1968 году одну такую грамматику,
названную им L-системой, которая, как он полагал, моделирует также рост
живых организмов, в особенности образование кустов и веток у растений.

Вот как выглядит его модель. Задают алфавит - произвольный набор
символов. Выделяют одно, начальное слово, называемое аксиомой, - можно
считать, что оно соответствует исходному состоянию организма – зародышу.
А потом описывают правила замены каждого символа алфавита определенным
набором символов, то есть задают закон развития зародыша. Действуют
правила так: прочитываем по порядку каждый символ аксиомы и заменяем
его на слово, указанное в правиле замены.

Таким образом, прочитав аксиому один раз, мы получаем новую строку
символов, к которой снова применяем ту же процедуру. Шаг за шагом
возникает все более длинная строка – каждый из таких шагов можно
считать одной из последовательных стадий развития «организма».
Ограничив число шагов, определяют, когда развития считается законченным.

ВОЗНИКНОВЕНИЕ ТЕОРИИ ФРАКТАЛОВ

Отцом фракталов по праву можно считать Бенуа Мандельброта.
Мандельброт является изобретателем термина «фрактал». Мандельброт
писал: « Я придумал слово «фрактал», взяв за основу латинское
прилагательное «fractus», означающее нерегулярный, рекурсивный,
фрагментный». Первое определение фракталам также дал Б. Мандельброт:

Фрактал – самоподобная структура, чье изображение не зависит от
масштаба. Это рекурсивная модель, каждая часть которой повторяет в своем
развитии развитие всей модели в целом.

На сегодняшний день существует много различных математических моделей
фракталов. Отличительная особенность каждой из них является то, что в
их основе лежит какая-либо рекурсивная функция, например: xi=f(xi-1).
С применением ЭВМ у исследователей появилась возможность получать
графические изображения фракталов. Простейшие модели не требуют больших
вычислений и их можно реализовать прямо на уроке информатики, тогда как
иные модели настолько требовательны к мощности компьютера, что их
реализация осуществляется с применением суперЭВМ. Кстати, в США
изучением фрактальных моделей занимается Национальных Центр Приложений
для Суперкомпьютеров (NCSA). В данной работе мы хотим показать только
несколько моделей фракталов, которые нам удалось получить.

Модель Мандельброта.

Бенуа Мандельброт предложил модель фрактала, которая уже стала
классической и часто используется для демонстрации как типичного
примера самого фрактала, так и для демонстрации красоты фракталов,
которая также привлекает исследователей, художников, просто
интересующихся людей.

Математическое описание модели следующее: на комплексной плоскости в
неком интервале для каждой точки с вычисляется рекурсивная функция
Z=Z2+c. Казалось бы, что такого особенного в этой функции? Но после N
повторений данной процедуры вычисления координат точек, на
комплексной плоскости появляется удивительно красивая фигура, чем-то
напоминающая грушу.

В модели Мандельброта изменяющимся фактором является начальная точка
с, а параметр z, является зависимым. Поэтому для построения фрактала
Мандельброта существует правило: начальное значение z равно нулю (z=0)!
Это ограничение вводится для того, чтобы первая производная от функции
z в начальной точке была равна нулю. А это означает, что в начальной
точке функция имеет минимум, и в дальнейшем она будет принимать только
большие значения.

Мы хотим заметить, что если рекурсивная формула фрактала имеет другой
вид, то тогда следует выбирать другое значение начальной точки для
параметра Z. Например, если формула имеет вид z=z2+z+c, то начальная
точка будет равна:

2*z+1=0 ???z= -1/2.

В данной работе мы имеем возможность привести изображения фракталов,
которые были построены в NCSA. Мы получили файлы с изображениями через
сеть Internet.

Рис.1 Фрактал Мандельброта

Вам уже известна математическая модель фрактала Мандельброта. Теперь мы
покажем, как она реализуется графически. Начальная точка модели
равна нулю. Графически она соответствует центру тела “груши”. Через N
шагов заполнятся все тело груши и в том месте, где закончилась
последняя итерация, начинает образовываться «голова» фрактала.
«Голова» фрактала будет ровно в четыре раза меньше тела, так как
математическая формула фрактала представляет из себя квадратный
полином. Затем опять через N итераций у «тела» начинает образовываться
«почка» (справа и слева от «тела»). И так далее. Чем больше задано
числе итераций N, тем более детальным получится изображение фрактала,
тем больше будет у него различных отростков. Схематическое изображение
стадий роста фрактала Мандельброта представлено на рис.2:

Рис.2 Схема образования фрактала Мандельброта

Из рисунков 1 и 2 видно, что каждое последующее образование на «теле»
точно повторяет в своем строении само тело. Это и есть отличительная
черта того, что данная модель является фракталом.

На следующих рисунках показано, как будет изменяться положение точки,
соответствующей параметру z, при различном начальном положении точки
c.

А) Начальная точка в «теле» Б) Начальная
точка в «голове»

В) Начальная точка в «почке» Г) Начальная точка в
«почке» второго уровня

Д) Начальная точка в «почке» третьего уровня

Из рисунков А - Д хорошо видно, как с каждым шагом все более
усложняется структура фрактала и у параметра z все более сложная
траектория.

Ограничения на модель Мандельброта: существует доказательство, что в
модели Мандельброта |z|

Модель Джулии (Julia set)

Модель фрактала Джулии имеет то же уравнение, что и модель
Мандельброта: Z=Z2+c, только здесь переменным параметром является
не c, a z.

Соответственно, меняется вся структура фрактала, так как теперь на
начальное положение не накладывается никаких ограничений. Между
моделями Мандельброта и Джулии существует такое различие: если модель
Мандельброта является статической (так как z начальное всегда равно
нулю), то модель Джулии является динамической моделью фрактала. На
рис. 4 показано графическое представление фрактала Джулии.

Рис. 4 Модель Джулии

Как видно из рисунка фрактала, он симметричную относительно центральной
точки форму, тогда как фрактал Мандельброта имеет форму, симметричную
относительно оси.

Ковер Серпинского

Ковер Серпинского считается еще одной моделью фрактала. Строится он
следующим образом: берется квадрат, делится на девять квадратов,
вырезается центральный квадрат. Затем с каждым из восьми оставшихся
квадратов проделывается подобная процедура. И так до бесконечности. В
результате вместо целого квадрата мы получаем ковер со своеобразным
симметричным рисунком. Впервые данную модель предложил математик
Серпинский, в честь которого он и получил свое название. Пример ковра
Серпинского можно увидеть на рис. 4d.

Рис.4 Построение ковра Серпинского

4. Кривая Коха

В начале ХХ века математики искали такие кривые, которые ни в одной
точке не имеют касательной. Это означало, что кривая резко меняет свое
направление, и притом с колоссально большой скоростью (производная
равна бесконечности). Поиски данных кривых были вызваны не просто
праздным интересом математиков. Дело в том, что в начале ХХ века очень
бурно развивалась квантовая механика. Исследователь М.Броун
зарисовал траекторию движения взвешенных частиц в воде и объяснил это
явление так: беспорядочно движущиеся атомы жидкости ударяются о
взвешенные частицы и тем самым приводят их в движение. После такого
объяснения броуновского движения перед учеными встала задача найти такую
кривую, которая бы наилучшим образом аппроксимировала движение
броуновских частиц. Для этого кривая должна была отвечать следующим
свойствам: не иметь касательной ни в одной точке. Математик Кох
предложил одну такую кривую. Мы не будем вдаваться в объяснения
правила ее построения, а просто приведем ее изображение, из которого все
станет ясно (рис.5).

Рис.5 Этапы построения кривой Коха

Кривая Коха является еще одним примером фрактала, так как каждая ее
часть является уменьшенным изображением всей кривой.

6. Графические изображения различных фракталов

В данном пункте мы решили поместить графические изображения различных
фракталов, которые мы получили из сети Internet. К сожалению, мы не
смогли найти математическое описание этих фракталов, но для того,
чтобы понять их красоту, достаточно только рисунков.

Рис. 6 Примеры графического представления фракталов

II РАЗДЕЛ

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ ФРАКТАЛОВ В ЭКОНОМИКЕ

ТЕХНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ

Финансовый рынок в развитых странах мира существует уже не одну сотню
лет. На протяжении веков люди продавали и покупали ценные бумаги.
Данный вид сделок с ценными бумагами приносил участникам рынка доход
из-за того, что цены на акции и облигации все время варьировали,
постоянно менялись. В течение веков люди покупали ценные бумаги по
одной цене и продавали, когда они становились дороже. Но иногда
ожидания покупателя не сбывались и цены на купленные бумаги начинали
падать, таким образом, он не только не получал доход, а еще и терпел
убытки. Очень долгое время никто не задумывался, почему так происходит:
цена то растет, то падает. Люди просто видели результат действия и не
задумывались о причинно-следственном механизме, его порождающем.

Так происходило до тех пор, пока американский финансист, один из
издателей известной газеты «Financial Times”, Чарльз Доу не
опубликовал ряд статей, в которых он излагал свои взгляды на
функционирование финансового рынка. Доу заметил, что цены на акции
подвержены циклическим колебаниям: после продолжительного роста следует
продолжительное падение, потом опять рост и падение. Таким образом,
Чарльз Доу впервые заметил, что можно прогнозировать дальнейшее
поведение цены на акции, если известно ее направление за какой-то
последний период.

Рис.1 Поведение цены по Ч.Доу

Впоследствии на основе сделанных Ч.Доу открытий была разработана целая
теория технического анализа финансового рынка, которая получила
название Теория Доу. Эта теория ведет свое начало с девяностых годов
девятнадцатого века, когда Ч.Доу опубликовал свои статьи.

Технический анализ рынков - это методы прогнозирования дальнейшего
поведения тренда цены, основанные на знании предыстории его поведения.
Технический анализ для прогнозирования использует математические
свойства трендов, а не экономические показатели ценных бумаг.

В середине века двадцатого, когда весь научный мир увлекался только
что появившейся теорией фракталов, другой известный американский
финансист Ральф Эллиот предложил свою теорию поведения цен на акции,
которая была основана на использовании теории фракталов.

Эллиот исходил из того, что геометрия фракталов имеет место быть не
только в живой природе, но и в общественных процессах. К общественным
процессам он относил и торговлю акциями на бирже.

ВОЛНОВАЯ ТЕОРИЯ ЭЛЛИОТА

Волновая Теория Эллиота – одна из старейших теорий технического
анализа. Со времени ее создания никто из пользователей не вносил в нее
каких-либо заметных новшеств. Наоборот, все усилия были направлены на
то, чтобы принципы сформулированные Эллиотом, вырисовывались более и
более четко. Результат – налицо. С помощью теории Эллиота были сделаны
самые лучшие прогнозы движения американского индекса Доу-Джонса.

Основой теории служит так называемая волновая диаграмма. Волна – это
различимое ценовое движение. Следуя правилам развития массового
психологического поведения, все движения цен разбиваются на пять волн в
направлении более сильного тренда, и на три волны – в обратном
направлении. Например, в случае доминирующего тренда мы увидим пять
волн при движении цены вверх и три – при движении (коррекции) вниз.

Для обозначения пятиволнового тренда используют цифры а для
противоположного трехволнового – буквы. Каждое из пятиволновых движений
называют импульсным, а каждое из трехвоновых - коррективным. Поэтому
каждая из волн 1,3,5,А и С является импульсной, а 2,4,и В -
коррективной.

Рис. 7 Волновая диаграмма Эллиота

Эллиот был одним из первых, кто четко определил действие Геометрии
Фракталов в природе, в данном случае - в ценовом графике. Он
предположил, что в каждая из только что показанных импульсных и
коррективных волн также представляет собой волновую диаграмму Эллиота.
В свою очередь, те волны тоже можно разложить на составляющие и так
далее. Таким образом Эллиот применил теорию фракталов для разложения
тренда на более мелкие и понятные части. Знание этих частей в более
мелком масштабе, чем самая большая волновая диаграмма, важно потому,
что трейдеры (участники финансового рынка), зная, в какой части
диаграммы они находятся, могут уверенно продавать ценные бумаги, когда
начинается коррективная волна, и должны покупать их, когда начинается
импульсная волна.

Рис.8 Фрактальная структура диаграммы Эллиота

ЧИСЛА ФИБОНАЧЧИ И ХАРАКТЕРИСТИКИ ВОЛН

Ральф Эллиот первым подал идею использовать числовую последовательность
Фибоначчи для составления прогнозов в рамках технического анализа. С
помощью чисел и коэффициентов Фибоначчи можно прогнозировать длину
каждой волны и время ее завершения. Не затрагивая вопроса времени,
обратимся к наиболее часто применяемым правилам определения длины
Эллиотовских волн. Под длиной в данном случае имеется в виду ее
повышение или понижение по шкале цен.

Импульсные волны.

Волна 3 обычно имеет длину, составляющую 1,618 волны 1, реже – равную
ей.

Две из импульсных волн часто бывают равны по длине, обычно это волны 5
и 1. Обычно это происходит, если длина волны 3 меньше, чем 1,618
длины волны 1.

Часто встречается соотношение, при котором длина волны 5 равна 0,382
или 0,618 расстояния, пройденного ценой от начала волны 1 до конце
волны 3.

Коррекции

Длины корректирующих волн составляют определенный коэффициент
Фибоначчи от длины предшествующей импульсной волны. В соответствии с
правилом чередования волны 2 и 4 должны чередоваться в процентном
соотношении. Наиболее распространенным примером является следующий:
волна 2 составила 61,8% волны 1, при этом волна 4 может составлять
только 38,2% или 50% от волны 3.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В нашей работе приведены далеко не все области человеческих знаний,
где нашла свое применение теория фракталов. Хотим только сказать, что
со времени возникновения теории прошло не более трети века, но за это
время фракталы для многих исследователей стали внезапным ярким светом
в ночи, которые озарил неведомые доселе факты и закономерности в
конкретных областях данных. С помощью теории фракталов стали объяснять
эволюцию галактик и развитие клетки, возникновение гор и образование
облаков, движение цен на бирже и развитие общества и семьи. Может
быть, в первое время данное увлечение фракталами было даже слишком
бурным и попытки все объяснять с помощью теории фракталов были
неоправданными. Но, без сомнения, данная теория имеет право на
существование, и мы сожалеем, что в последнее время она как-то забылась
и осталась уделом избранным. При подготовке данной работы нам было
очень интересно находить применения ТЕОРИИ на ПРАКТИКЕ. Потому что
очень часто возникает такое ощущение, что теоретические знания стоят в
стороне от жизненной реальности.

В завершение нашей работы, мы хотим привести восторженные слова
крестного отца теории фракталов Бенуа Мандельброта: «Геометрия природы
фрактальна!». В наше время это звучит также дерзко и абсурдно, как
знаменитое восклицание Г. Галилея: «А все-таки она вертится!» в XVI
веке.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Шейпак И.А. Фракталы, графталы, кусты… //Химия и жизнь. 1996 №6

Постижение хаоса //Химия и жизнь. 1992 №8

Эрлих А. Технический анализ товарных и фондовых рынков, М: Инфра-М, 1996

Материалы из сети Internet.

Последовательность Фибоначчи – последовательность, предложенная в 1202
г. средневековым математиком Леонардо Фибоначчи. Относится к виду
возвратных последовательностей. a1=1, а2=1, аi=ai-1+ai-2.
Коэффициенты Фибоначчи – частное от деления двух соседних членов
последовательности Фибоначчи: K1=ai/ai-1=1.618,

K2=ai-1/ai=0.618. Эти коэффициенты представляют собой так называемое
“золотое сечение”.

Цена акции

График поведения цены акции

Все перечисленные объекты и другие, подобные им по своей структуре являются фрактальными. То есть они обладают свойствами самоподобия, или масштабной инвариантности. А это значит, что некоторые фрагменты их структуры строго повторяются через определенные пространственные промежутки. Очевидно, что эти объекты могут иметь любую природу, причем их вид и форма остаются неизменными независимо от масштаба. И в природе, и в обществе на достаточно больших масштабах происходит самоповторение. Так, облако повторяет свою клочковатую структуру от 10 4 м (10 км) до 10 -4 м (0,1 мм). Ветвистость повторяется у деревьев от 10 -2 до 10 2 м. Разрушающиеся материалы, порождающие трещины, также повторяют свое самоподобие на нескольких масштабах. Снежинка, упавшая на руку, тает. В период таяния, перехода от одной фазы к другой снежинка-капля также - фрактал.

Фрактал - это объект, обладающий бесконечной сложностью, позволяющий вблизи рассмотреть не меньше деталей, чем издалека. Классический пример тому - Земля. Из космоса она выглядит как шар. Приближаясь к ней, мы обнаружим океаны, континенты, побережья и цепи гор. Позднее взору предстанут более мелкие детали: кусочек земли на поверхности горы, столь же сложный и неровный, как сама гора. Потом покажутся крошечные частички грунта, каждая из которых сама является фрактальным объектом

Фрактал является нелинейной структурой, сохраняющей самоподобие при бесконечном увеличении или уменьшении масштаба. Только на малых длинах нелинейность переходит в линейность. Это особенно ярко проявляется в математической процедуре дифференцирования.

Таким образом, можно сказать, что фракталы как модели применяются в том случае, когда реальный объект нельзя представить в виде классических моделей. А это значит, что мы имеем дело с нелинейными связями и недетерминированной природой данных. Нелинейность в мировоззренческом смысле означает многовариантность путей развития, наличие выбора из альтернатив путей и определенного темпа эволюции, а также необратимость эволюционных процессов. В математическом смысле нелинейность - это определенный вид математических уравнений (нелинейные дифференциальные уравнения), содержащих искомые величины в степенях, больше единицы или коэффициенты, зависящие от свойств среды. То есть, когда мы применяем классические модели (например, трендовые, регрессионные и т. д.), мы говорим, что будущее объекта однозначно детерминированное. И мы можем предсказать его, зная прошлое объекта (исходные данные для моделирования). А фракталы применяются в том случае, когда объект имеет несколько вариантов развития и состояние системы определяется положением, в котором она находится на данный момент. То есть мы пытаемся смоделировать хаотичное развитие.

Когда говорят о детерминированности некой системы, имеют в виду, что ее поведение характеризуется однозначной причинно-следственной связью. То есть, зная начальные условия и закон движения системы, можно точно предсказать ее будущее. Именно такое представление о движении во Вселенной характерно для классической, ньютоновской динамики. Хаос же, напротив, подразумевает беспорядочный, случайный процесс, когда ход событий нельзя ни предсказать, ни воспроизвести.

Хаос порождается собственной динамикой нелинейной системы - ее свойством экспоненциально быстро разводить сколь угодно близкие траектории. В результате форма траекторий очень сильно зависит от начальных условий. При исследовании систем, которые, на первый взгляд, развиваются хаотически, часто пользуются теорией фракталов, т.к. именно этот подход позволяет увидеть некую закономерность в возникновении "случайных" отклонений в развитии системы.

Изучение естественных фрактальных структур дает нам возможность глубже понять процессы самоорганизации и развития нелинейных систем. Мы уже выяснили, что естественные фракталы самых различных, извилистых линий встречаются повсюду вокруг нас. Это берег моря, деревья, облака, разряд молнии, структура металла, нервная или сосудистая система человека. Эти замысловатые линии и шероховатые поверхности оказались в поле зрения научных исследований, потому что природа демонстрировала нам совершенно другой уровень сложности, нежели в идеальных геометрических системах. Изучаемые структуры в пространственно-временном отношении оказались самоподобными. Они бесконечно самовоспроизводились и повторяли себя в различных масштабах длин и времени. Любой нелинейный процесс в конечном итоге приводит к развилке. Система в таком случае, в точке ветвления, выбирает тот или иной путь. Траектория развития системы будет выглядеть в виде фрактала, то есть ломаной линии, форма которой может быть описана в виде ветвистого, запутанного пути, имеющего свою логику и закономерность.

Ветвление системы можно сравнить с ветвлением дерева, где каждая ветвь соответствует трети всей системы. Ветвление позволяет линейной структуре заполнить объемное пространство или, говоря точнее: фрактальная структура согласовывает различные пространства. Фрактал может расти, заполняя окружающее пространство, так же, как растет кристалл в пересыщенном растворе. При этом характер ветвления будет связан не со случайностью, а с определенной закономерностью.

Фрактальная структура самоподобно повторяется и на других уровнях, на более высоком уровне организации жизни человека, например на уровне самоорганизации коллектива или команды. Самоорганизация сетей и форм переходит с микроуровня на макроуровень. В совокупности они представляют собой целостное единство, где по части можно судить о целом. В данной курсовой работе как пример рассматриваются фрактальные свойства социальных процессов, что говорит об универсальности теории фракталов и ее лояльности к разным областям науки.

Делается вывод, что фрактал - это способ организованного взаимодействия пространств различной размерности и природы. К вышесказанному следует добавить, что не только пространственного, но и временного. Тогда даже человеческий мозг и нейронные сети будут представлять собой фрактальную структуру.

Природа очень любит фрактальные формы. Фрактальный объект обладает расползающейся, разряженной структурой. При наблюдении таких объектов с возрастающим увеличением можно видеть, что они проявляют повторяющийся на разных уровнях рисунок. Мы уже говорили о том, что фрактальный объект может выглядеть совершенно одинаково независимо от того, наблюдаем ли мы его в метровом, миллиметровом или микронном (1:1 000 000 доли метра масштабе). Свойство симметрии фрактальных объектов проявляется в инвариантности по отношению к масштабу. Фракталы симметричны относительно центра растяжения или изменения масштаба так же, как круглые тела симметричны относительно оси вращения.

Сегодня разработки в рамках теории фракталов ведутся в любой частной науке - физике, социологии, психологии, лингвистике и т.п. Тогда и общество, и социальные институты, и язык, и даже мысль - фракталы.

Современная наука достаточно успешно адаптировала теорию фракталов для разных областей знания. Так, в экономике теория фракталов используется при техническом анализе финансовых рынков, которые существуют в развитых странах мира уже не одну сотню лет. Впервые возможность прогнозировать дальнейшее поведение цены на акции, если известно ее направление за какой-то последний период, заметил Ч. Доу. В девяностых годах XIX в, опубликовав ряд статей, Доу заметил, что цены на акции подвержены циклическим колебаниям: после продолжительного роста следует продолжительное падение, потом опять рост и падение.

В середине XX века, когда весь научный мир увлекался только что появившейся теорией фракталов, другой известный американский финансист Р. Эллиот предложил свою теорию поведения цен на акции, которая была основана на использовании теории фракталов. Эллиот исходил из того, что геометрия фракталов имеет место быть не только в живой природе, но и в общественных процессах. К общественным процессам он относил и торговлю акциями на бирже.

Основой теории служит так называемая волновая диаграмма. Эта теория позволяет прогнозировать дальнейшее поведение тренда цены, основываясь на знании предыстории его поведения и следуя правилам развития массового психологического поведения.

Теория фракталов нашла применение и в биологии. Фрактальную природу, некоторое ее подобие, имеют многие, если не все, биологические структуры и системы растений, животных и человека: нервная система, система легких, кровеносная и лимфатическая системы и т.д. Появились данные, что развитие злокачественной опухоли так же идет по фрактальному принципу. Для фрактальных объектов так же характерна такая особенность, как проявление комплементарности. Комплементарность в биохимии - взаимное соответствие в химическом строении двух макромолекул, обеспечивающее их взаимодействие - спаривание двух нитей ДНК, соединение фермента с субстратом, антигена с антителом. Комплементарные структуры подходят друг к другу как ключ к замку. Этим свойством обладают полинуклеотидные цепи ДНК.

Одни из наиболее мощных приложений фракталов лежат в компьютерной графике. Во-первых, это фрактальное сжатие изображений, и во-вторых построение ландшафтов, деревьев, растений и генерирование фрактальных текстур. При этом для сжатия, записи информации необходимо самоподобное уменьшение фрактала, а для ее считывания соответственно - самоподобное увеличение.

Достоинства алгоритмов фрактального сжатия изображений - очень маленький размер упакованного файла и малое время восстановления картинки. Фрактально упакованные картинки можно масштабировать без появления пикселизации. Но процесс сжатия занимает продолжительное время и иногда длится часами. Алгоритм фрактальной упаковки с потерей качества позволяет задать степень сжатия, аналогично формату jpeg. В основе алгоритма лежит поиск больших частей изображения подобных некоторым маленьким частям. И в выходной файл записывается только информация о подобии одной части другой. При сжатии обычно используют квадратную сетку, что приводит к небольшой угловатости при восстановлении картинки, шестиугольная сетка лишена такого недостатка.

Cтраница 1

Теория фракталов позволяет с единых позиций решить задачу описания всей иерархии структурных уровней в сложных материалах. Более подробно эти вопросы рассматриваются в гл.

Теория фракталов позволяет одним параметром однозначно охарактеризовать структуру ячеистого композита на микроуровне.

Теория фракталов в существующем виде предназначена главным образом для описания процессов структурообра - зования в самом обобщенном смысле. Имеющиеся отдельные работы по использованию ее методов в механике разрушения посвящены проблемам трещиностойкости и кинетики разрушения и связаны с представлениями об агрегации системы растущих трещин во фрактальные кластеры. При этом рассматриваются в основном гомогенные среды и материалы. Использование такого подхода для описания прочности пористых случайно - неоднородных композиционных материалов в настоящее время весьма проблематично.

В теории фракталов используется понятие кластера для описания объекта, состоящего из большого числа твердых частиц, жестко связанных между собой, и имеющего рыхлую и ветвистую структуру. Фрактальный кластер отличается от нефрактального тем, что он обладает свойством самоподобия. Понятие фрактального кластера универсально и поэтому применимо к системам различной природы. Обширная информация о свойствах фрактальных кластеров получена при изучении их поведения путем компьютерного моделирования с использованием различных моделей формирования кластеров.

Методы теории фракталов, как правило, применяются в самых сложных разделах теоретической физики - квантовой теории поля, статистической физике, теории фазовых переходов и критических явлений. Цель монографии - показать, что идеи н методы теории фракталов могут быть эффективно использованы в традиционном, классическом разделе механики - механике материалов. Круг рассмотренных материалов достаточно широк: дисперсные материалы от металлических порошков до оксидной керамики, полимеры, композиционные материалы с различными матрицами и наполнителями, полиграфические материалы. Построена статистическая теория структуры и упруго-прочностных свойств фрактальных дисперсных систем. Разработан фрактальный подход к описанию процессов консолидации дисперсных систем. Развита самосогласованная теория эффективного модуля упругости дисперсно-армированных композитов стохастической структуры в полном диапазоне изменения объемной доли наполнителя. Теория обобщена на композиты с бимодальной упаковкой наполнителей, а также на композиционные материалы с арми - рованием по сложным комбинированным схемам. Рассматривается применение теории фракталов для исследования микроструктуры и физико - механических свойств полиграфических материалов и технологии печатных процессов.

Указанная особенность теории фракталов обусловливает необходимость развития подхода, основанного на ее синтезе как теории, обеспечивающей эффективное описание структур, и одной из классических теорий прочности, для описания их прочностных свойств. Использование для этих целей структурных теорий , в которых исходят из предположений, что прочность дисперсной структуры аддитивно складывается из прочности отдельных контактов, не совсем корректно для структур, наблюдающихся у пористых случайно - неоднородных композитов, особенно в области, близкой к максимуму плотности.

Возможности методов теории фракталов применительно к механике полиграфических материалов и технологии печатных процессов продемонстрированы в гл.

В приложениях теории фракталов к физическим проблемам важную роль играет представление о самоподобии фракталов. Множество G называется самоподобным, если получающееся из него при изменении длин в г 1 раз множество G покрывает без пересечений исходное множество G. Величина г в этом случае называется коэффициентом подобия. В простых случаях самоподобие очевидно.

Математические основы теории фракталов были заложены в самом начале XX в.

Методологическая ценность теории фракталов заключается в существовании не только математического аппарата, но и в возможности философского осмысления и систематизации эмпирических данных при формировании математических фрактальных моделей, интерпретации получаемых с их помощью сведений.

Фрактал

Фракта́л (лат. fractus -дроблёный,сломанный,разбитый) - геометрическая фигура,обладающая свойством самоподобия, то есть составленная из нескольких частей, каждая из которых подобна всей фигуре целиком.В математике под фракталами понимают множества точек в евклидовом пространстве, имеющие дробную метрическую размерность (в смысле Минковского или Хаусдорфа), либо метрическую размерность, отличную от топологической. Фрактазм - самостоятельная точная наука изучения и составления фракталов.

Другими словами фракталы – геометрические объекты с дробной размерностью. К примеру, размерность линии – 1, площади – 2, объема – 3. У фрактала же значение размерности может быть между 1 и 2 или между 2 и 3. К примеру, фрактальная размерность скомканного бумажного шарика приблизительно равна 2,5. В математике существует специальная сложная формула для вычисления размерности фракталов. Разветвления трубочек трахей, листья на деревьях, вены в руке, река - это фракталы. Говоря простым языком, фрактал - это геометрическая фигура, определенная часть которой повторяется снова и снова, изменяясь в размерах - это и есть принцип самоподобия. Фракталы подобны самим себе, они похожи сами на себя на всех уровнях (т.е. в любом масштабе). Существует много различных типов фракталов. В принципе, можно утверждать, что всё, что существует в реальном мире, является фракталом, будь то облако или молекула кислорода.

Слово «хаос» наводит на мысли о чем-то непредсказуемом, но на самом деле хаос достаточно упорядочен и подчиняется определенным законам. Цель изучения хаоса и фракталов - предсказать закономерности, которые, на первый взгляд, могут казаться непредсказуемыми и абсолютно хаотическими.

Пионером в этой области познания был франко-американский математик, профессор Бенуа Б. Мандельброт. В середине 1960-х им разработана фрактальная геометрия, целью которой был анализ ломаных, морщинистых и нечетких форм. Множество Мандельброта (показано на рисунке) - первая ассоциация, возникающая у человека, когда он слышит слово «фрактал». К слову, Мандельброт определил, что фрактальная размерность береговой линии Англии составляет 1,25.

Фракталы находят всё большее применение в науке. Они описывают реальный мир даже лучше, чем традиционная физика или математика. Броуновское движение - это, например, случайное и хаотическое движение частичек пыли, взвешенных в воде. Этот тип движения, возможно, является аспектом фрактальной геометрии, имеющий наибольшее практическое использование. Случайное броуновское движение имеет частотную характеристику, которая может быть использована для предсказания явлений, включающих большие количества данных и статистики. К примеру, Мандельброт предсказал при помощи броуновского движения изменение цен на шерсть.

Слово «фрактал» может употребляться не только как математический термин. Фракталом в прессе и научно-популярной литературе могут называть фигуры, обладающие какими-либо из перечисленных ниже свойств:

Обладает нетривиальной структурой на всех масштабах. В этом отличие от регулярных фигур (таких, как окружность, эллипс, график гладкой функции): если мы рассмотрим небольшой фрагмент регулярной фигуры в очень крупном масштабе, он будет похож на фрагмент прямой. Для фрактала увеличение масштаба не ведёт к упрощению структуры, на всех шкалах мы увидим одинаково сложную картину.

Является самоподобной или приближённо самоподобной.

Обладает дробной метрической размерностью или метрической размерностью, превосходящей топологическую.

Наиболее полезным использованием фракталов в компьютерной технике является фрактальное сжатие данных. При этом картинки сжимаются гораздо лучше, чем это делается обычными методами - до 600:1. Другое преимущество фрактального сжатия в том, что при увеличении не наблюдается эффекта пикселизации, резко ухудшающего картинку. Мало того, фрактально сжатая картинка после увеличения часто выглядит даже лучше, чем до него. Cпециалистам в области компьютерной техники известно также, что фракталы бесконечной сложности и красоты могут быть сгенерированы простыми формулами. Индустрия кино для создания реалистичных элементов ландшафта (облака, скалы и тени) широко использует технологию фрактальной графики.

Изучение турбулентности в потоках очень хорошо подстраивается под фракталы. Это позволяет лучше понять динамику сложных потоков. При помощи фракталов также можно смоделировать языки пламени. Пористые материалы хорошо представляются в фрактальной форме в связи с тем, что они имеют очень сложную геометрию. Для передачи данных на расстояния используются антенны, имеющие фрактальные формы, что сильно уменьшает их размеры и вес. Фракталы используются для описания кривизны поверхностей. Неровная поверхность характеризуется комбинацией из двух разных фракталов.

Многие объекты в природе обладают фрактальными свойствами, например, побережья, облака, кроны деревьев, снежинки, кровеносная система и система альвеол человека или животных.

Фракталы, особенно на плоскости, популярны благодаря сочетанию красоты с простотой построения при помощи компьютера.

Первые примеры самоподобных множеств с необычными свойствами появились в XIX веке (например, функция Больцано, функция Вейерштрасса, множество Кантора). Термин «фрактал» был введён Бенуа Мандельбротом в 1975 году и получил широкую популярность с выходом в 1977 году его книги «Фрактальная геометрия природы».

На рисунке слева в качестве простого примера приведен фрактал «пятиугольник Дарера», который выглядит, как связка пятиугольников, сжатых вместе. Фактически он образован при использовании пятиугольника в качестве инициатора и равнобедренных треугольников, отношение большей стороны к меньшей в которых в точности равно так называемой золотой пропорции (1.618033989 или 1/(2cos72°)) в качестве генератора. Эти треугольники вырезаются из середины каждого пятиугольника, в результате чего получается фигура, похожая на 5 маленьких пятиугольников, приклеенных к одному большому.

Теория хаоса говорит, что сложные нелинейные системы являются наследственно непредсказуемыми, но, в то же время утверждает, что способ выражения таких непредсказуемых систем оказывается верным не в точных равенствах, а в представлениях поведения системы - в графиках странных аттракторов, имеющих вид фракталов. Таким образом, теория хаоса, о которой многие думают как о непредсказуемости, оказывается наукой о предсказуемости даже в наиболее нестабильных системах. Учение о динамических системах показывает: простые уравнения могут порождать такое хаотическое поведение, при котором система никогда не возвращается в стабильное состояние и при этом не проявляется никакой закономерности. Часто такие системы ведут себя вполне нормально до некоторого определенного значения ключевого параметра, потом испытывают переход, в котором существует две возможности дальнейшего развития, потом четыре, и, наконец, хаотический набор возможностей.

Схемы процессов, протекающих в технических объектах, имеют четко выраженное фрактальное строение. Структура минимальной технической системы (ТС) подразумевает протекание в пределах ТС двух типов процессов – главного и обеспечивающих, причем это деление условно и относительно. Любой процесс может быть главным по отношению к обеспечивающим, а любой из обеспечивающих процессов может считаться главным по отношению к «своим» обеспечивающим процессам. Кружками на схеме обозначены физэффекты, обеспечивающие протекание тех процессов, для обеспечения которых не требуется специально создавать «свои» ТС. Эти процессы являются результатом взаимодействия между веществами, полями, веществами и полями. Если быть точным, то физэффект – это ТС, на принцип работы которой мы не можем повлиять, а в ее устройство не желаем или не имеем возможности вмешиваться.

Протекание главного процесса, изображенного на схеме, обеспечивается существованием трех обеспечивающих процессов, являющихся главными для порождающих их ТС. Справедливости ради отметим, что для функционирования даже минимальной ТС трех процессов явно недостаточно, т.е. схема очень и очень утрирована.

Всё далеко не так просто, как показано на схеме. Полезный (нужный человеку) процесс не может выполняться со стопроцентной эффективностью. Рассеиваемая энергия затрачивается на создание вредных процессов – нагрев, вибрации и т.п. В результате параллельно полезному процессу возникают вредные. Не всегда есть возможность заменить «плохой» процесс «хорошим», поэтому приходится организовывать новые процессы, направленные на компенсацию вредных для системы последствий. Характерный пример – необходимость борьбы с трением, вынуждающая организовывать хитроумные схемы смазки, применять дорогостоящие антифрикционные материалы или затрачивать время на смазку узлов и деталей или ее периодическую замену.

В связи с существованием неизбежного влияния переменчивой Среды полезный процесс может нуждаться в управлении. Управление может осуществляться как при помощи автоматических устройств, так и непосредственно человеком. Схема процессов фактически является набором специальных команд, т.е. алгоритмом. Сущность (описание) каждой команды составляет совокупность отдельно взятого полезного процесса, сопутствующих ему вредных процессов и набора необходимых управляющих процессов. В таком алгоритме набор обеспечивающих процессов является обычной подпрограммой – и здесь мы тоже обнаруживаем фрактал. Созданный четверть века назад метод Р.Коллера позволяет при создании систем обойтись достаточно ограниченным набором всего из 12 пар функций (процессов).

Самоподобные множества с необычными свойствами в математике

Начиная с конца XIX века, в математике появляются примеры самоподобных объектов с патологическими с точки зрения классического анализа свойствами. К ним можно отнести следующие:

множество Кантора - нигде не плотное несчётное совершенное множество. Модифицировав процедуру, можно также получить нигде не плотное множество положительной длины.

треугольник Серпинского («скатерть») и ковёр Серпинского - аналоги множества Кантора на плоскости.

губка Менгера - аналог множества Кантора в трёхмерном пространстве;

примеры Вейерштрасса и Ван дер Вардена нигде не дифференцируемой непрерывной функции.

кривая Коха - несамопересекающаяся непрерывная кривая бесконечной длины, не имеющая касательной ни в одной точке;

кривая Пеано - непрерывная кривая, проходящая через все точки квадрата.

траектория броуновской частицы также с вероятностью 1 нигде не дифференцируема. Её хаусдорфова размерность равна двум

Рекурсивная процедура получения фрактальных кривых

Построение кривой Коха

Существует простая рекурсивная процедура получения фрактальных кривых на плоскости. Зададим произвольную ломаную с конечным числом звеньев, называемую генератором. Далее, заменим в ней каждый отрезок генератором (точнее, ломаной, подобной генератору). В получившейся ломаной вновь заменим каждый отрезок генератором. Продолжая до бесконечности, в пределе получим фрактальную кривую. На рисунке справа приведены четыре первых шага этой процедуры для кривой Коха.

Примерами таких кривых служат:

кривая дракона,

кривая Коха (снежинка Коха),

кривая Леви,

кривая Минковского,

Кривая Гильберта,

Ломаная (кривая) дракона (Фрактал Хартера-Хейтуэя),

кривая Пеано.

С помощью похожей процедуры получается дерево Пифагора.

Фракталы как неподвижные точки сжимающих отображений

Свойство самоподобия можно математически строго выразить следующим образом. Пусть - сжимающие отображения плоскости. Рассмотрим следующее отображение на множестве всех компактных (замкнутых и ограниченных) подмножеств плоскости:

Можно показать, что отображение является сжимающим отображением на множестве компактов с метрикой Хаусдорфа. Следовательно, по теореме Банаха, это отображение имеет единственную неподвижную точку. Эта неподвижная точка и будет нашим фракталом.

Рекурсивная процедура получения фрактальных кривых, описанная выше, является частным случаем данной конструкции. В ней все отображения - отображения подобия, а - число звеньев генератора.

Для треугольника Серпинского и отображения , , - гомотетии с центрами в вершинах правильного треугольника и коэффициентом 1/2. Легко видеть, что треугольник Серпинского переходит в себя при отображении .

В случае, когда отображения - преобразования подобия с коэффициентами , размерность фрактала (при некоторых дополнительных технических условиях) может быть вычислена как решение уравнения . Так, для треугольника Серпинского получаем .

По той же теореме Банаха, начав с любого компактного множества и применяя к нему итерации отображения , мы получим последовательность компактов, сходящихся (в смысле метрики Хаусдорфа) к нашему фракталу.

Фракталы в комплексной динамике

Множество Жюлиа́

Ещё одно множество Жюлиа

Фракталы естественным образом возникают при изучении нелинейных динамических систем. Наиболее изучен случай, когда динамическая система задаётся итерациями многочлена или голоморфной функции комплексной переменной на плоскости. Первые исследования в этой области относятся к началу 20 века и связаны с именами Фату и Жюлиа.

Пусть F (z ) - многочлен, z 0 - комплексное число. Рассмотрим следующую последовательность: z 0 , z 1 =F (z 0), z 2 =F (F (z 0)) = F (z 1),z 3 =F (F (F (z 0)))=F (z 2), …

Нас интересует поведение этой последовательности при стремлении n к бесконечности. Эта последовательность может:

стремиться к бесконечности,

стремиться к конечному пределу,

демонстрировать в пределе циклическое поведение, например: z 1 , z 2 , z 3 , z 1 , z 2 , z 3 , …

вести себя хаотично, то есть не демонстрировать ни один из трёх упомянутых типов поведения.

Множества значений z 0 , для которых последовательность демонстрирует один конкретный тип поведения, а также множества точек бифуркации между различными типами, часто обладают фрактальными свойствами.

Так, множество Жюлиа - множество точек бифуркации для многочлена F (z )=z 2 +c (или другой похожей функции), то есть тех значений z 0 , для которых поведение последовательности {z n } может резко меняться при сколь угодно малых изменениях z 0 .

Другой вариант получения фрактальных множеств - введение параметра в многочлен F (z ) и рассмотрение множества тех значений параметра, при которых последовательность {z n } демонстрирует определённое поведение при фиксированном z 0 . Так, множество Мандельброта - это множество всех , при которых {z n } для F (z )=z 2 +c и z 0 не стремится к бесконечности.

Ещё один известный пример такого рода - бассейны Ньютона.

Популярно создание красивых графических образов на основе комплексной динамики путём раскрашивания точек плоскости в зависимости от поведения соответствующих динамических систем. Например, для дополнения множества Мандельброта можно раскрасить точки в зависимости от скорости стремления {z n } к бесконечности (определяемой, скажем, как наименьший номер n , при котором |z n | превысит фиксированную большую величину A .

Биоморфы - фракталы, построенные на основе комплексной динамики и напоминающие живые организмы.

Стохастические фракталы

Рандомизированный фрактал на основе множества Жюлиа

Природные объекты часто имеют фрактальную форму. Для их моделирования могут применяться стохастические (случайные) фракталы. Примеры стохастических фракталов:

траектория броуновского движения на плоскости и в пространстве;

граница траектории броуновского движения на плоскости. В 2001 году Лоулер, Шрамм и Вернер доказали предположение Мандельброта о том, что её размерность равна 4/3.

эволюции Шрамма-Лёвнера - конформно-инвариантные фрактальные кривые, возникающие в критических двумерных моделяхстатистической механики, например, в модели Изинга и перколяции.

различные виды рандомизированных фракталов, то есть фракталов, полученных с помощью рекурсивной процедуры, в которую на каждом шаге введён случайный параметр. Плазма - пример использования такого фрактала в компьютерной графике.

В природе

Вид спереди на трахею и бронхи

Бронхиальное дерево

Сеть кровеносных сосудов

Применение

Естественные науки

В физике фракталы естественным образом возникают при моделировании нелинейных процессов, таких, как турбулентное течение жидкости, сложные процессы диффузии-адсорбции, пламя, облака и т. п. Фракталы используются при моделировании пористых материалов, например, в нефтехимии. В биологии они применяются для моделирования популяций и для описания систем внутренних органов (система кровеносных сосудов).

Радиотехника

Фрактальные антенны

Использование фрактальной геометрии при проектировании антенных устройств было впервые применено американским инженером Натаном Коэном, который тогда жил в центреБостона, где была запрещена установка внешних антенн на здания. Натан вырезал из алюминиевой фольги фигуру в форме кривой Коха и наклеил её на лист бумаги, затем присоединил к приёмнику. Коэн основал собственную компанию и наладил их серийный выпуск.

Информатика

Сжатие изображений

Основная статья: Алгоритм фрактального сжатия

Фрактальное дерево

Существуют алгоритмы сжатия изображения с помощью фракталов. Они основаны на идее о том, что вместо самого изображения можно хранить сжимающее отображение, для которого это изображение (или некоторое близкое к нему) является неподвижной точкой. Один из вариантов данного алгоритма был использован [ источник не указан 895 дней ] фирмой Microsoft при издании своей энциклопедии, но большого распространения эти алгоритмы не получили.

Компьютерная графика

Ещё одно фрактальное дерево

Фракталы широко применяются в компьютерной графике для построения изображений природных объектов, таких как деревья, кусты, горные ландшафты, поверхности морей и так далее. Существует множество программ, служащих для генерации фрактальных изображений, см. Генератор фракталов (программа).

Децентрализованные сети

Система назначения IP-адресов в сети Netsukuku использует принцип фрактального сжатия информации для компактного сохранения информации об узлах сети. Каждый узел сети Netsukuku хранит всего 4 Кб информации о состоянии соседних узлов, при этом любой новый узел подключается к общей сети без необходимости в центральном регулировании раздачи IP-адресов, что, например, характерно для сети Интернет. Таким образом, принцип фрактального сжатия информации гарантирует полностью децентрализованную, а следовательно, максимально устойчивую работу всей сети.

Главная » Значение слов » Что такое фракталы. Историческая справка, или Как все начиналось