Фракталы и теория хаоса. Фракталы в биологии. Фракталы программы Фибоначчи и Хаос

Доктор физико-математических наук А. ДМИТРИЕВ, ведущий научный сотрудник Института радиотехники и электроники РАН (Москва).

Динамический (детерминированный) хаос и фракталы - понятия, вошедшие в научную картину мира сравнительно недавно, лишь в последней четверти ХХ века. С тех пор интерес к ним не угасает не только в кругу специалистов - физиков, математиков, биологов и т. д., но и среди людей, далеких от науки. Исследования, связанные с фракталами и детерминированным хаосом, меняют многие привычные представления об окружающем нас мире. Причем не о мире микрообъектов, где глаз человечес кий бессилен без специальной техники, и не о явлениях космического масштаба, а о самых обычных предметах: облаках, реках, деревьях, горах, травах. Фракталы заставляют пересмотреть наши взгляды на геометрические свойства природных и искусственных объектов, а динамический хаос вносит радикальные изменения в понимание того, как эти объекты могут вести себя во времени. Разрабатываемые на основе этих понятий теории открывают новые возможности в различных областях знаний, в том числе в информационных и коммуникационных технологиях.

Наука и жизнь // Иллюстрации

Деревья, как и многие другие объекты в природе, имеют фрактальное строение.

Наука и жизнь // Иллюстрации

Крымская сосна (слева) и искусственная фрактальная структура (справа) удивительно похожи.

Реакция колебательного контура на внешний периодический сигнал: а - периодический отклик линейного контура, б - хаотический отклик нелинейного контура. Роль нелинейной емкости выполняет p-n-переход полупроводникового диода.

Движение динамической системы можно наглядно изобразить траекторией на фазовой плоскости, где оси X и Y - обобщенные координата и импульс частицы. а - колебания затухающего маятника.

Примеры систем с хаосом.

Наука и жизнь // Иллюстрации

Основные способы синхронизации хаотических систем: а - через глобальные связи: каждая система влияет на каждую; б - с помощью пейсмейкера, или "ритмоводителя": одна из систем задает ритм всем остальным элементам.

Наука и жизнь // Иллюстрации

Пример записи информации с помощью детерминированного хаоса.

Сотрудники лаборатории ИнформХаос Института радиотехники и электроники РАН А. И. Панас и С. О. Старков проводят эксперимент по скоростной прямохаотической передаче данных в СВЧ-диапазоне (вверху).

Так выглядят хаотические СВЧ-колебания, позволяющие увеличить скорость передачи информации в десятки раз по сравнению с традиционными системами.

Что такое фрактал?

Фракталы вокруг нас повсюду, и в очертаниях гор, и в извилистой линии морского берега. Некоторые из фракталов непрерывно меняются, подобно движущимся облакам или мерцающему пламени, в то время как другие, подобно деревьям или нашим сосудистым системам, сохраняют структуру, приобретенную в процессе эволюции.
Х. О. Пайген и П. Х. Рихтер.

Геометрия, которую мы изучали в школе и которой пользуемся в повседневной жизни, восходит к Эвклиду (примерно 300 лет до нашей эры). Треугольники, квадраты, круги, параллелограммы, параллелепипеды, пирамиды, шары, призмы - типичные объекты, рассматриваемые классической геометрией. Предметы, созданные руками человека, обычно включают эти фигуры или их фрагменты. Однако в природе они встречаются не так уж часто. Действительно, похожи ли, например, лесные красавицы ели на какой-либо из перечисленных предметов или их комбинацию? Легко заметить, что в отличие от форм Эвклида природные объекты не обладают гладкостью, их края изломаны, зазубрены, поверхности шероховаты, изъедены трещинами, ходами и отверстиями. "Почему геометрию часто называют холодной и сухой? Одна из причин заключается в ее неспособности описать форму облака, горы, дерева или берега моря. Облака - это не сферы, горы - не конусы, линии берега - это не окружности, и кора не является гладкой, и молния не распространяется по прямой. Природа демонстрирует нам не просто более высокую степень, а совсем другой уровень сложности", - этими словами начинается "Фрактальная геометрия природы", написанная Бенуа Мандельбротом. Именно он в 1975 году впервые ввел понятие фрактала - от латинского слова fractus, сломанный камень, расколотый и нерегулярный. Оказывается, почти все природные образования имеют фрактальную структуру. Что это значит? Если посмотреть на фрактальный объект в целом, затем на его часть в увеличенном масштабе, потом на часть этой части и т. п., то нетрудно увидеть, что они выглядят одинаково. Фракталы самоподобны - их форма воспроизводится на различных масштабах.

Открытие фракталов произвело революцию не только в геометрии, но и в физике, химии, биологии. Фрактальные алгоритмы нашли применение и в информационных технологиях, например, для синтеза трехмерных компьютерных изображений природных ландшафтов, для сжатия (компрессии) данных (см. "Наука и жизнь" № 4, 1994 г.; №№ 8, 12, 1995 г.; № 7, 1998 г.). Далее мы убедимся, что понятие фрактала тесно связано с еще одним не менее любопытным явлением - хаосом в динамических системах.

Детерминированность и хаос

ХАОС (греч. caos) - в греческой мифологии беспредельная первобытная масса,
из которой образовалось впоследствии
все существующее. В переносном смысле - беспорядок, неразбериха.
Энциклопедия
Кирилла и Мефодия

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. Что же представляет собой детермини рованный хаос - казалось бы, невозможное объединение двух противоположных понятий?

Начнем с простого опыта. Шарик, подвешенный на нитке, отклоняют от вертикали и отпускают. Возникают колебания. Если шарик отклонили немного, то его движение описывается линейными уравнениями. Если отклонение сделать достаточно большим - уравнения будут уже нелинейными. Что при этом изменится? В первом случае частота колебаний (и, соответственно, период) не зависит от степени начального отклонения. Во втором - такая зависимость имеет место. Полный аналог механического маятника как колебательной системы - колебательный контур, или "электрический маятник". В простейшем случае он состоит из катушки индуктивности, конденсатора (емкости) и резистора (сопротивления). Если все три указанных элемента линейны, то колебания в контуре эквивалентны колебаниям линейного маятника. Но если, к примеру, емкость нелинейна, период колебаний будет зависеть от их амплитуды.

Динамика колебательного контура определяется двумя переменными, например током в контуре и напряжением на емкости. Если откладывать эти величины вдоль осей Х и Y, то каждому состоянию системы будет соответствовать определенная точка на полученной координатной плоскости. Такую плоскость называют фазовой . (Соответственно, если динамическая система определяется n переменными, то вместо двумерной фазовой плоскости ей можно поставить в соответствие n- мерное фазовое пространство.)

Теперь начнем воздействовать на наши маятники внешним периодическим сигналом. Реакция линейной и нелинейной систем будет различной. В первом случае постепенно установятся регулярные периодические колебания с той же частотой, что и частота вынуждающего сигнала. На фазовой плоскости такому движению соответствует замкнутая кривая, называемая аттрактором (от английского глагола to attract - притягивать), - множество траекторий, характеризующих установившийся процесс. В случае нелинейного маятника могут возникнуть сложные, непериодические колебания, когда траектория на фазовой плоскости не замкнется за сколь угодно долгое время. При этом поведение детерминирован ной системы будет внешне напоминать совершенно случайный процесс - это и есть явление динамического, или детерминированного, хаоса . Образ хаоса в фазовом пространстве - хаотический аттрактор - имеет очень сложную структуру: это фрактал. В силу необычности свойств его называют также странным аттрактором .

Почему же система, развивающаяся по вполне определенным законам, ведет себя хаотически? Влияние посторонних источников шума, а также квантовая вероятность в данном случае ни при чем. 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. Поясним, что это значит, на примере нелинейного колебательного контура, находящегося под воздействием внешнего периодического сигнала. Внесем в нашу систему небольшое возмущение - изменим немного начальный заряд конденсатора. Тогда колебания в возмущенном и невозмущенном контурах, первоначально практически синхронные, очень скоро станут совершенно разными. Поскольку в реальном физическом эксперименте задать начальные условия можно лишь с конечной точностью, предсказать поведение хаотических систем на длительное время невозможно.

Предсказание будущего

- Из-за такой малости! Из-за бабочки! - закричал Экельс.
Она упала на пол - изящное маленькое создание, способное нарушить равновесие, повалились маленькие костяшки домино... большие костяшки... огромные костяшки, соединенные цепью неисчисли мых лет, составляющих Время.
Р. Бредбери. И грянул гром

Насколько упорядочена наша жизнь? Предопределены ли в ней те или иные события? Что предсказуемо на многие годы вперед, а что не подлежит сколько-нибудь надежному прогнозированию даже на небольшие интервалы времени?

Человеку постоянно приходится сталкиваться как с упорядоченными, так и с неупорядоченными процессами, порождаемыми различными динамическими системами. Мы знаем, что Солнце встает и заходит каждые 24 часа, и так будет продолжаться в течение всей нашей жизни. Вслед за зимой всегда наступает весна, и вряд ли когда-нибудь будет наоборот. Более или менее регулярно функционируют коммунальные службы, снабжающие нас светом и теплом, учреждения и магазины, а также транспортные системы (автобусы, троллейбусы, метро, самолеты, поезда). Нарушения ритмичной работы этих систем вызывают законное возмущение и негодование граждан. Если сбои возникают неоднократно - говорят о хаосе, выражая отрицательное отношение к подобным явлениям.

Но в то же время существуют процессы, хорошо известные своей непредсказуемость ю. Например, подбрасывая монету, мы никогда точно не знаем, что выпадет - "орел" или "решка". Такая непредсказуемость не вызывает тревоги. К гораздо более драматичным последствиям она может привести при игре в рулетку, однако любители испытывать судьбу сознательно идут на этот риск.

Почему одни процессы предсказуемы по своим результатам, а другие нет? Может быть, нам просто не хватает каких-то начальных данных для хорошего прогноза? Надо улучшить знания о начальных условиях - и все будет в порядке, и с монетой и с предсказанием погоды. Сказал же Лаплас: дайте мне начальные условия для всей Вселенной, и я вычислю ее будущее. Лаплас ошибался: ему и его современникам не были известны примеры детерминированных динамических систем, прогноз поведения которых на длительное время нельзя осуществить. Лишь в конце XIX столетия французский математик Анри Пуанкаре впервые почувствовал, что такое возможно. Однако прошло еще три четверти века, прежде чем началась эпоха бурного изучения детерминированного хаоса.

Динамические системы можно условно разделить на два типа. У первых траектории движения устойчивы и не могут быть значительно изменены малыми возмущениями. Такие системы предсказуемы - именно потому мы знаем, что Солнце взойдет завтра, через год и через сто лет. Для определения будущего в этом случае достаточно знать уравнения движения и задать начальные условия. Небольшие изменения в значениях последних приведут лишь к несущественной ошибке в прогнозе.

К другому типу относятся динамические системы, поведение которых неустойчиво, так что любые сколь угодно малые возмущения быстро (в масштабе времени, характерном для этой системы) приводят к кардинальному изменению траектории. Как отметил Пуанкаре в своей работе "Наука и метод" (1908), в неустойчивых системах "совершен но ничтожная причина, ускользающая от нас по своей малости, вызывает значительное действие, которое мы не можем предусмотреть. (...) Предсказание становится невозможным, мы имеем перед собой явление случайное". Таким образом прогнозирование на длительные времена теряет всякий смысл.

Пример с нелинейным колебательным контуром, рассмотренный выше, показывает, что хаотическое поведение с непредсказуемым будущим может иметь место даже в очень простых системах.

Реконструкция прошлого

Итак, прогноз будущего не всегда возможен. А как обстоит дело с прошлым? Всегда ли можно реконструировать ("предсказать", однозначно истолковать) прошлое? Казалось бы, здесь проблем быть не должно. Раз траектории удаляются одна от другой при движении вперед, они должны сближаться при движении назад. Так оно и есть. Однако направлений, по которым может происходить схождение или расхождение траекторий в фазовом пространстве, не одно, а несколько. При движении как вперед, так и назад траектории могут сближаться по одной части направлений, но расходиться по другой.

Прошлое "не предсказывается"? Бред какой-то! Ведь что-то уже произошло. Все известно... Но давайте подумаем. Если бы с реконструкцией прошлого все было так просто, как тогда могло случиться, что для одних Николай II по-прежнему кровавый, а для других святой? И кто все-таки Сталин: гений или злодей? Отвлечемся пока от проблемы, насколько вольны они были принимать те или иные решения, насколько эти решения предопределялись обстоятельствами и каковы могли быть последствия альтернативных решений. Рассмотрим исторический процесс как динамику некоторой гипотетической хаотической системы. Тогда при попытке реконструкции прошлого мы столкнемся с быстро увеличивающимся числом вариантов (траекторий), отвечающих нынешнему состоянию системы. Только один из них соответствует реальному течению событий. Если выбрать не его, а какой-то другой, то получится уже искаженная "версия" истории. На основании чего выбирается правильная траектория ("версия")? Информация, на которую мы можем опереться, - совокупность имеющихся конкретных фактов. Траектории, несовместимые с ними, отбрасываются. В результате при наличии достаточного количества надежных фактов останется одна траектория, определяющая единственную версию истории. Однако даже для недалекого прошлого траекторий может оказаться значительно больше, чем достоверных сведений, - тогда однозначная трактовка исторического процесса уже не может быть произведена. И все это при добросовестном и уважительном отношении к истории и к фактам. Теперь добавьте сюда пристрастия первичных источников, потерю части информации со временем, манипуляции с фактами на этапе интерпретации (замалчивание одних, выпячивание других, фальсификация и др.) - и заменить черное на белое окажется не такой уж сложной задачей. И что интереснее всего, при необходимости те же самые интерпретаторы через некоторое время могут без труда утверждать противоположное. Знакомая картина?

Итак, динамическая природа "непредсказуемости" прошлого сходна с природой непредсказуемости будущего: неустойчивость траекторий динамической системы и быстрое нарастание числа возможных вариантов по мере удаления от точки отсчета. Чтобы реконстру ировать прошлое, кроме самой динамической системы нужна достаточная по количеству и надежная по качеству информация из этого прошлого. Следует отметить, что на разных участках исторического процесса степень его хаотичности различна и может даже падать до нуля (ситуация, когда все существенное предопределено). Естественно, что чем менее хаотична система, тем проще реконструируется ее прошлое.

Управляем ли хаос?

Хаос часто порождает жизнь.
Г. Адамс

На первый взгляд природа хаоса исключает возможность управлять им. В действительности все наоборот: неустойчивость траекторий хаотических систем делает их чрезвычайно чувствительными к управлению.

Пусть, например, требуется перевести систему из одного состояния в другое (переместить траекторию из одной точки фазового пространства в другую). Требуемый результат может быть получен в течение заданного времени путем одного или серии малозаметных, незначительных возмущений параметров системы. Каждое из них лишь слегка изменит траекторию, но через некоторое время накопление и экспоненциальное усиление малых возмущений приведут к существенной коррекции движения. При этом траектория останется на том же хаотическом аттракторе. Таким образом, системы с хаосом демонстрируют одновременно и хорошую управляемость, и удивительную пластичность: чутко реагируя на внешние воздействия, они сохраняют тип движения.

Как считают многие исследователи, именно комбинация этих двух свойств служит причиной того, что хаотическая динамика характерна для поведения многих систем живых организмов. Например, хаотический характер ритма сердца позволяет ему гибко реагировать на изменение физических и эмоциональных нагрузок, подстраиваясь под них. Известно, что регуляризация сердечного ритма приводит через некоторое время к летальному исходу. Одна из причин заключается в том, что сердцу может не хватить "механической прочности" для того, чтобы скомпенсировать внешние возмущения. На самом деле ситуация более сложная. Упорядочение работы сердца служит индикатором снижения хаотичности и в других, связанных с ним системах. Регулярность свидетель ствует об уменьшении сопротивляемости организма случайным воздействиям внешней среды, когда он уже не способен адекватно отследить изменения и достаточно гибко на них отреагировать.

Очевидно, что подобной пластичностью и управляемостью должны обладать любые сложные системы, функционирующие в изменчивой среде. В этом залог их сохранности и успешной эволюции.

От хаоса - к упорядоченности

Как же обеспечивается целостность и устойчивость живых организмов и других сложных систем, если отдельные их части ведут себя хаотически?

Оказывается, кроме хаоса в сложных нелинейных системах возможно и противоположное явление, которое можно было бы назвать антихаосом . В том случае, если хаотические подсистемы связаны друг с другом, может произойти их спонтанное упорядочение ("кристаллизация"), в результате чего они обретут черты единого целого. Простейший вариант такого упорядочения - хаотическая синхронизация , когда все связанные друг с другом подсистемы движутся хотя и хаотически, но одинаково, синхронно. Процессы хаотической синхронизации могут происходить не только в организме животных и человека, но и в более крупных структурах - биоценозах, общественных организациях, государствах, транспортных системах и др.

Чем определяется возможность синхронизации? Во-первых, поведением каждой отдельной подсистемы: чем она хаотичнее, "самостоятельнее" , тем труднее заставить ее "считаться" с другими элементами ансамбля. Во-вторых, суммарной силой связи между подсистемами: ее увеличение подавляет тенденцию к "самостоятельности" и может, в принципе, привести к упорядочению. При этом важно, чтобы связи были глобальными , то есть существовали не только между соседними, но и между отстоящими далеко друг от друга элементами.

В реальных системах, включающих большое число подсистем, связь осуществляется за счет материальных или информационных потоков. Чем они интенсивнее, тем больше шансов, что элементы будут вести себя согласованно, и наоборот. Например, в государстве роль связующих потоков играют транспорт, почта, телефонная связь и др. Поэтому повышение тарифов на эти услуги в том случае, когда оно приводит к уменьшению соответствующих потоков, ослабляет целостность государства и способствует его разрушению.

Из теории хаотической синхронизации следует, что согласованную работу отдельных частей сложной системы может обеспечивать один из ее элементов, называемый пейсмейке ром , или "ритмоводителем". Будучи связан односторонним образом со всеми компонентами системы, он "руководит" их движением, навязывая свой ритм. Если при этом сделать так, что отдельные подсистемы не будут связаны друг с другом, а только с пейсмейкером, - получим случай предельно централизованной системы. В государстве, например, роль "ритмоводителя" выполняет центральная власть и...средства массовой информации, действующие на всей или значительной части территории страны. Сегодня это в особенности относится к электронным средствам массовой информации, поскольку по мобильности и общему информационному потоку они значительно превосходят остальные. Интуитивно понимая это, центральная власть старается держать СМИ под контролем, а также ограничивает влияние каждого из них в отдельности. В противном случае управлять государством будет уже не она.

Здесь мы коснулись очень важного вопроса. Поскольку средняя сила связей является суммарным параметром, в который входят как материальные связи, так и информационные, то это значит, что ослабление одних из них может быть компенсировано усилением других. Простейший пример - замена реальных товаров на бумажные или даже электронные деньги. В этом случае поставщику, по сути, вместо материального продукта поступает информация об изменении на его счете - и такой обмен его вполне устраивает. Подобным же образом путем биржевых операций ежедневно приобретаются или теряются громадные суммы, которые, в конечном счете, кто-то должен компенсировать реальными продуктами или услугами.

Как может происходить разрушение синхронизованного состояния?

Об одной возможности мы уже упомянули. Это ослабление связей. Другая причина - неадекватное воздействие "ритмоводителя" на ансамбль. Действительно, если "ритм", диктуемый пейсмейкером, будет слишком противоречить естественному поведению компонент системы, то даже при достаточной силе связи ему не удастся навязать ансамблю свою линию поведения. Однако прежнее поведение также не сохранится. В результате синхронизация будет разрушена.

Фрактальность и устойчивость

Мы уже убедились, что теорию динамического хаоса можно применить ко многим системам, в том числе к государству и обществу в целом. А какую роль играет при этом фрактальная структура хаоса? Ведь образ хаоса в фазовом пространстве - странный аттрактор - геометрически представляет собой фрактал. Несмотря на то, что каждая отдельная хаотическая траектория чрезвычайно чувствительна к малейшим возмущениям, странный аттрактор (совокупность всех возможных траекторий) является очень устойчивой структурой. Таким образом, динамический хаос подобен двуликому Янусу: с одной стороны, он проявляет себя как модель беспорядка, а с другой - как стабильность и упорядоченность на разных масштабах.

Если задуматься, то легко увидеть, что в обществе, как и в природе, многие системы построены по принципу фракталов: из малых элементов образуются некоторые комплексы, они в свою очередь служат элементами для более крупных комплексов и т. д. Как, например, организованы жизнеспособные экономические и производственные структуры? Две крайние позиции: крупные транснациональные компании и "мелкий бизнес". Каждая из них в отдельности нежизнеспособна. Большие компании, обладая огромной экономической мощью, малоподвижны и не могут быстро реагировать на изменения в окружающей экономической среде. "Малый бизнес" не способен решать крупные задачи, обеспечивать развитие инфраструктуры. Где же золотая середина? В средних по размеру предприятиях? Отнюдь. Устойчивая экономическая инфраструктура обеспечивается (при необходимой подкачке нужных ресурсов) совокупностью разномасштабных (вот он фрактал!) экономических объектов, образующих пирамиду. У основания ее находится множество мелких компаний и фирм, выше по пирамиде размер предприятий постепенно увеличивается, а их число, соответственно, сокращается, и, наконец, наверху находятся самые крупные компании. Такая структура характерна, например, для экономики США. При этом мелкие предприятия наиболее мобильны: они часто рождаются и умирают, являясь основными поставщиками новых идей и технологий. Нововведения, получившие достаточное развитие, позволяют ряду предприятий вырасти до следующего уровня либо передать (продать) накопленные инновации более крупным компаниям. При достаточной восприимчивости среды такой механизм способен создать новые отрасли промышленности и экономики за несколько лет. Недаром в так называемой "новой экономике" основную массу даже крупных предприятий составляют компании, которые 15-20 лет назад либо вообще не существова ли, либо находились в разряде мелких.

Другой пример. Во времена перестройки много писалось и говорилось о "неправильном" устройстве СССР, в котором государство имело сложную иерархическую структуру, организованную по принципу матрешки. Что было предложено взамен? Каждому народу свою туземную армию, свой язык, свою "элиту", своих племенных вождей. Звучит неплохо. А теперь взгляните, чем обернулась эта идея для многих народов бывшего СССР и Югославии... С точки зрения теории устойчивости, идея однородного устройства российского государства - идея двоечника. Почему? Принцип матрешки - это, по сути, фрактальный принцип, благодаря которому хаотическая система обретает структуру и устойчивость. СССР и Российская империя были построены по принципу фрактальных систем, и это обеспечивало их стабильность как государств. На разных уровнях в общую систему были вкраплены естественные государственные, этнические, территориальные и другие образования с отлаженными механизмами внутреннего функциониро вания, со своими правами и обязанностями.

Хаос порождает информацию

Мы уже установили, что поведение хаотических систем не может быть предсказано на большие интервалы времени. По мере удаления от начальных условий положение траектории становится все более и более неопределенн ым. С точки зрения теории информации это означает, что система сама порождает информацию, причем скорость этого процесса тем выше, чем больше степень хаотичности. Отсюда, согласно теории хаотической синхрониза ции, рассмотренной ранее, следует интересный вывод: чем интенсивнее система генерирует информацию, тем труднее ее синхронизировать, заставить вести себя как-то иначе.

Это правило, видимо, справедливо для любых систем, производящих информацию. Например, если некий творческий коллектив генерирует достаточное количество идей и а активно работает над способами их реализации, ему труднее навязать извне какую-то линию поведения, неадекватную его собственным воззрениям. И наоборот, если при наличии тех же материальных потоков и ресурсов коллектив ведет себя пассивно в информационном смысле, не создает идей или не проводит их в жизнь - иными словами, следует принципу "...тепло и сыро", - тогда его очень легко подчинить.

Хаотические компьютеры

Чего нам не хватает в современных компьютерах? Если живой организм для существования в изменчивой среде должен обладать элементами хаотического поведения, то можно предположить, что и искусственные системы, способные адекватно взаимодей ствовать с меняющимся окружением, должны быть в той или иной степени хаотичными. Современные компьютеры таковыми не являются. Они представляют собой замкнутые системы с очень большим, но конечным числом состояний. Возможно, в будущем на основе динамического хаоса создадут компьютеры нового типа - открытые с термодина мической точки зрения системы, способные адаптироваться к условиям внешней среды.

Однако уже сегодня хаотические алгоритмы могут успешно применять ся в компьютер ных технологиях для хранения, поиска и защиты информации. При решении некоторых задач они оказываются более эффективными по сравнению с традиционными методами. Это относится, в частности, к работе с мультимедийными данными. В отличие от текстов и программ мультимедийная информация требует иного способа организации памяти. Голубая мечта пользователей - возможность поиска мелодии, видеосюжета или нужных фотографий не по их атрибутам (названию директории и файла, дате создания и т. д.), а по содержанию или ассоциации, чтобы, например, по фрагменту мелодии можно было найти и воспроизвести музыкальное произведение. Оказывается, такой ассоциативный поиск можно осуществить с помощью технологий на основе детерминированного хаоса. Каким образом?

Мы уже обсуждалигенерацию информации хаотическими системами. Теперь зададимся вопросом: а нельзя ли поставить в соответствие траектории конкретные данные, записанные в виде определенной последовательностей символов? Тогда часть траекторий системы находилась бы во взаимно однозначном соответствии с нашими информаци онными последовательностями. А поскольку каждая траектория - это решение уравнений движения системы при определенных начальных условиях, то и любую последователь ность символов можно было бы восстановить путем решения этих уравнений, задав в качестве начальных условий небольшой ее фрагмент. Таким образом появилась бы возможность ассоциативного поиска информации, то есть поиска по содержанию.

Коллективом сотрудников нашего института были созданы математические модели записи, хранения и поиска информации с помощью траекторий динамических систем с хаосом. Хотя алгоритмы казались очень простыми, их потенциальная информационная емкость значительно превысила объем всей информации, имеющейся в Интернете. Развитие идеи привело к созданию технологии, позволяющей обрабатывать любые типы данных: изображения, текст, цифровую музыку, речь, сигналы и т. д. (Патент РФ 2050072, Патент США 5774587, Патент Канады 2164417).

Пример использования технологии - программный комплекс "Незабудка", предназначен ный для работы с архивами неструктурированной информации как на персональных компьютерах, так и на информационных серверах. "Незабудка" реализована в виде поисковой машины, работающей под стандартными Интернет-броузерами типа Netscape и Explorer. Вся информация в архиве записывается и хранится в виде траекторий хаотической системы. Для поиска необходимых документов пользователь составляет запрос путем набора в произволь ной форме нескольких строк текста, относящегося к содержанию требуемого документа. В ответ система выдаст искомый документ, если входной информации достаточно для его однозначного поиска, либо предложит набор вариантов. При необходимости можно получить и факсимильную копию найденного документа. Наличие ошибок в запросе не оказывает существенного влияния на качество поиска.

Дополнитель ную информацию по комплексу "Незабудка", а также демонстрационную версию программы можно получить по адресу http://www.cplire.ru .

Связь с помощью хаоса

В большинстве современных систем связи в качестве носителя информации используются гармонические колебания. Информационный сигнал в передатчике модулирует эти колебания по амплитуде, частоте или фазе, а в приемнике информация выделяется с помощью обратной операции - демодуляции. Наложение информации на носитель осуществляется либо за счет модуляции уже сформированных гармонических колебаний, либо путем управления параметрами генератора в процессе его работы.

Аналогичным образом можно производить модуляцию хаотического сигнала. Однако возможности здесь значительно шире. Гармонические сигналы имеют всего три управляемые характеристики (амплитуда, фаза и частота). В случае хаотических колебаний даже небольшие вариации в значении параметра одного из элементов источника хаоса приводят к изменениям характера колебаний, которые могут быть надежно зафиксированы приборами. Это означает, что у источников хаоса с изменяемыми параметрами элементов потенциально имеется большой набор схем ввода информационного сигнала в хаотический носитель (схем модуляции). Кроме того, хаос принципиально обладает широким спектром частот, то есть относится к широкополосным сигналам, интерес к которым в радиотехнике традиционно связан с их большей информационной емкостью по сравнению с узкополосными колебаниями. Широкая полоса частот несущей позволяет увеличить скорость передачи информации, а также повысить устойчивость системы к возмущающим факторам. Широкополосные и сверхширокополосные системы связи, основанные на хаосе, имеют потенциальные преимущества перед традиционными системами с широким спектром по таким определяющим параметрам, как простота аппаратной реализации, энергетическая эффективность и скорость передачи информации. Хаотические сигналы могут также служить для маскировки передаваемой по системе связи информации без использования расширения спектра, то есть при совпадении полосы частот информационного и передаваемого сигналов.

Совокупность перечисленных факторов стимулировала активные исследования хаотических коммуникационных систем. В настоящее время уже предложено несколько подходов к расширению спектра информационных сигналов, построению простых по архитекту ре передатчиков и приемников.

Одна из последних идей в этом направлении - так называемые прямохаотические схемы связи. В прямохаотической схеме связи информация вводится в хаотический сигнал, генерируемый непосредственно в радио- или СВЧ-диапазоне длин волн. Информацию вводят либо путем модуляции параметров передатчика, либо за счет ее наложения на хаотический носитель уже после его генерации. Соответственно, извлечение информационного сигнала из хаотического также осуществляют в области высоких или сверхвысоких частот. Оценки показывают, что широкополосные и сверхширокополосные прямохаотические системы связи способны обеспечить скорости передачи информации от десятков мегабит в секунду до нескольких гигабит в секунду. В Институте радиотехники и электроники Российской академии наук уже проведены эксперименты по прямохаотической передаче информации со скоростью до 70 Мбит/сек.

Хаос и компьютерные сети

В коммуникационных схемах хаос может использоваться как носитель информации, как динамический процесс, обеспечивающий преобразование информации к новому виду, и, наконец, как комбинация того и другого. Устройство, преобразующее с помощью хаоса сигнал в передатчике из одного вида в другой, называется хаотическим кодером . С его помощью можно изменять информацию таким образом, что она окажется недоступной стороннему наблюдателю, но в то же время будет легко возвращена к исходному виду специальной динамической системой - хаотическим декодером , находящимся на приемной стороне коммуникационной системы.

В каких процессах может использоваться хаотическое кодирование?

Во-первых, с его помощью можно принципиально по-новому организовать общее информационное пространство, создавая в нем большие открытые группы пользователей - подпространства. В рамках каждой группы вводится свой "язык" общения - единые для всех участников правила, протоколы и другие признаки данной "информационной субкультуры". Для желающих освоить этот "язык" и стать членом сообщества имеются относительно простые средства доступа. В то же время для сторонних наблюдателей участие в подобном обмене будет затруднено. Таким образом, хаотическое кодирование может служить средством структуризации "народонаселения" общего информационного пространства.

Во-вторых, подобным же образом можно организовать многопользовательский доступ к информации. Наличие глобальной сети Интернет и магистральных информационных потоков (Highways) предполагает существование общих протоколов, обеспечивающих прохождение информации по единым каналам. Однако в рамках определенных групп участников (например, в рамках корпоративных сетей) существует острая необходимость доставки информации конкретным потребителям, без разрешения доступа "чужим" участникам. Методы хаотического кодирования являются удобным средством организации таких виртуальных корпоративных сетей. Кроме того, они могут использоваться и непосредственно для обеспечения определенного уровня конфиденциальности информации, переходя в область традиционной криптографии.

Наконец, еще одна функция хаотического кодирования очень актуальна в связи с развитием электронной коммерции и обострением проблемы авторских прав в Интернете. В особенности это касается продажи через сеть мультимедийных товаров (музыки, видео, цифровой фотографии и др.). На основе детерминированного хаоса можно обеспечить такой способ защиты авторских прав и прав на интеллектуальную собственность, как снижение качества информационного продукта при общем доступе. Например, музыкальные треки, закодированные с помощью хаоса, будут распространяться в сети без каких-либо ограничений, так что каждый пользователь сможет воспользоваться ими. Однако при прослушивании без специального декодера качество звука будет низким. В чем смысл такого подхода? Распространяемая информация остается открытой и не подпадает под ограничения, накладываемые применением криптографических методов защиты. Кроме того, потенциальный покупатель имеет возможность ознакомиться с продуктом, а уже потом решить, стоит ли приобретать его высококачественную версию.

Следует отметить, что вышеперечисленные функции хаотического кодирования далеко не исчерпывают потенциальные возможности его применения в современных информационных технологиях. В ходе дальнейшего изучения и развития этой проблематики, по всей видимости, могут открыться новые грани и перспективные области использования.

Таким образом, использование динамического хаоса и фракталов в информационных технологиях не экзотика, как могло показаться еще несколько лет назад, а естествен ный путь для разработки новых подходов к созданию систем, эффективно работающих в изменчивой окружающей среде.

Введение

" Почему геометрию часто называют "холодной" и "сухой" ? Одна из причин заключается в ее неспособности описать форму облака, горы, береговой линии или дерева. Облака - не сферы, горы - не конусы, береговые линии - не окружности, древесная кора не гладкая, молния распространяется не по прямой. В более общем плане я утверждаю, что многие объекты в Природе настолько иррегулярные и фрагментированы, что по сравнению с Евклидом - термин, который в этой работе означает всю стандартную геометрию, - Природа обладает не просто большей сложностью, а сложностью совершенно иного уровня. Число различных масштабов длины природных объектов для всех практических целей бесконечно".

Б. Мандельброт

Фрактальное множество - само подобная структура- один из "горячих" объектов современной науки.

Подобные объекты были известны довольно давно, но настоящий интерес к ним появился после активной популяризаторской деятельности Бенуа Мандельброта, работающего в корпорации IBM.

Понятия фрактал и фрактальная геометрия, появившиеся в конце 70-х, с середины 80-х прочно вошли в обиход математиков и программистов. Слово фрактал образовано от латинского fractus и в переводе означает состоящий из фрагментов. Оно было предложено Бенуа Мандельбротом в 1975 году для обозначения нерегулярных, но самоподобных структур, которыми он занимался. Рождение фрактальной геометрии принято связывать с выходом в 1977 году книги Мандельброта «The Fractal Geometry of Nature». В его работах использованы научные результаты других ученых, работавших в период 1875-1925 годов в той же области (Пуанкаре, Фату, Жюлиа, Кантор, Хаусдорф). Но только в наше время удалось объединить их работы в единую систему.

1977 год можно считать началом переворота, который геометрия фракталов производит не только а в математике и в физике, но и во всем естествознании. И даже уже в обществоведении, где лингвисты открыли общие фрактальные закономерности в строении самых разных языков. И все это - в считанные годы! Таких темпов общенаучной экспансии не знает история в науке.

Фракталы - это фигуры с бесконечным количеством деталей. При увеличении, они не становятся более простыми, а остаются такими же сложными, как до увеличения. В природе, вы можете находить их повсюду. Любая ветка дерева, при увеличении, напоминает целое дерево. Любой камень с горы напоминает целую гору. Теория фракталов была сначала разработана для изучения природы. Теперь она используется в ряде других областей. И, естественно, красота делает фракталы популярными!

Красота фракталов двояка: она услаждает глаз (и слух), о чем свидетельствует хотя бы обошедшая весь мир выставка фрактальных изображений, организованная группой математиков под руководством Пайтгена и Рихтера. Позднее экспонаты этой грандиозной выставки были запечатлены в иллюстрациях к книге "Красота фракталов". Но существует и другой, более абстрактный или возвышенный, аспект красоты фракталов, открытый, по словам Р.Фейнмана, только умственному взору теоретика, в этом смысле фракталы прекрасны красотой трудной математической задачи.

Фракталы обладают еще одной ипостасью, делающей их еще более прекрасными В глазах теоретика. Структура фракталов настолько сложна, что оставляет заметный отпечаток на физических процессах, протекающих на фракталах как на носителях. Фракталы иначе рассеивают электромагнитное излучение, по другому колеблются и звучат, иначе проводят электричество, по фракталам иначе происходит диффузия вещества. Возникает новая область естествознания - физика фракталов. Фракталы становятся удобными моделями, чем-то вроде интегрируемых задач классической механики, для описания процессов в средах, ранее считавшихся неупорядоченными.

Жидкость, газ, твердое тело - три привычных для нас состояния однородного вещества, существующего в трехмерном мире. Но какова размерность облака, клуба дыма, точнее их границ, размываемые турбулентным движением воздуха? Оказалось, что она больше двух, но меньше трех. Аналогичным образом можно посчитать размерности других реальных объектах вроде береговой линии или кроны дерева. Кровеносная система человека, например, имеет размерность порядка 2.7. Все объекты с нечеткой, хаотичной, неупорядоченной структурой оказались состоящими из фракталов. Связь между хаосом и фракталами далеко не случайна - она выражает их глубокую общность. Фрактальную геометрию можно назвать геометрией хаоса.

При фрактальном подходе хаос перестает быть синимом беспорядка и обретает тонкую структуру. Фрактальная наука еще очень молода, и ей предстоит большое будущее. Красота фракталов далеко не исчерпана и еще подарит нам немало шедевров - тех, которые услаждают глаз, и тех, которые доставляют истинное наслаждение разуму.

Роль фракталов в машинной графике сегодня достаточно велика. Они приходят на помощь, например, когда требуется, с помощью нескольких коэффициентов, задать линии и поверхности очень сложной формы. С точки зрения машинной графики, фрактальная геометрия незаменима при генерации искусственных облаков, гор, поверхности моря. Фактически найден способ легкого представления сложных неевклидовых объектов, образы которых весьма похожи на природные.

Одним из основных свойств фракталов является самоподобие. В самом простом случае небольшая часть фрактала содержит информацию о всем фрактале.

Определение фрактала, данное Мандельбротом, звучит так: "Фракталом называется структура, состоящая из частей, которые в каком-то смысле подобны целому".

Классификация фракталов

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

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.

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. .

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 объекта).

2.Алгебраические фракталы

Это самая крупная группа фракталов. Получают их с помощью нелинейных процессов в n-мерных пространствах.

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).

У любого фрактала есть бесконечно повторяющаяся форма. При создании такого фрактала, естественно, что самый простой способ состоит в том, чтобы повторить несколько действий, которые создают эту форму. Вместо слова "повтор" можно использовать математический синоним "итерация".

Чтобы создать настоящий фрактал, надо выполнить итерацию бесконечное количество раз. Однако, при выполнении этого на компьютере, возможности ограничены скоростью и количеством точек, так что итерации выполняются несколько раз. Увеличение количества итераций делает фракталы более точными.

ВИДЫ ИТЕРАЦИИ

Существуют три основных вида итерации:

1. Заменительная Итерация - Создает фракталы, заменяя некоторые геометрические фигуры другими фигурами.

2. Итерация ИФС - Создает фракталы, применяя геометрические преобразования (типа вращения и отражения) для геометрических фигур.

3. Итерация Формулы - Включает несколько путей создания фракталов, повторяя некоторую математическую формулу или несколько формул.

Существуют также несколько не основных видов итерации. Например, фракталы можно создавать, итерируя процесс свертывания бумаги. Однако, эти фракталы могут также быть созданы, используя по крайней мере один из основных видов итерации.

Заменительная итерация

Один из способов создания фракталов - заменительная итерация. Для ее выполнения мы начинаем с фигуры называемой основой. Затем каждая часть основы заменяется другой фигурой, называемой мотивом. В новом рисунке мы снова заменяем каждую частью мотивом. Если мы выполним эти замены бесконечное количество раз, мы закончим фракталом.

L -системы

Заменительная итерация очень проста. Все, что дня нее необходимо - это повторная замена основы мотивом. Для компьютера, однако, не достаточно иметь изображение основы и мотива. Мы нуждаемся в способе сохранения данных о фрактале, который не тратит много памяти на графические изображения и позволяет создавать простые алгоритмы для черчения фракталов. Наилучший подобный способ - это л-системы.). L-система - это грамматика некоторого языка (достаточно простого), которая описывает инициатор и преобразование, выполняемое над ним, при помощи средств, аналогичных средствам языка Лого (аксиоматическое описание простейших геометрических фигур и допустимых преобразований на плоскости и в пространстве). Л-системы были разработаны А. Линденмейером ("л" в слове " L -система" - его инициал). Они составлены из определения угла, аксиомы и по крайней мере одного правила. Аксиома - это начальная форма (основа), используемая в процессе создания фрактала. Правила указывают, какие символы в аксиоме должны быть заменены другими символами.

Большинство фракталов с фрактальной размерностью от 0 до 2 могут быть выражены, используя л-системы. Комбинация нескольких символов и правил могут создавать очень сложные фракталы. Такие л-системы используются, чтобы делать реалистичные модели растений.

Формульная итерация

Формульная итерация - самый простой вид итерации, однако он наиболее важный и дает самые сложные результаты. Он основан на использовании математической формулы для постоянного изменения числа.

Теоретические предпосылки.

Но Фрактальную геометрию в основном использовали только математики и Физики. Вот появилась идея использовать принципы фрактальной геометрии в биологии.

Исходя из того, что Фракталы в неживой природе отображают процесс разрушения (энтропия увеличивается), а в живой природе - процесс созидания (энтропия уменьшается).

Термодинамические процессы в живой природе идут по пути уменьшения энтропии системы, увеличения организованности объектов. Эти свойства являются фундаментальными для живой природы. Другие свойства живого - это рост и развитие. То есть живой объект постепенно разворачивается в пространстве и времени, увеличивая свои размеры и массу. (береговая линия - результат разрушения неких неживых тел (пород)). То есть, исходя из выше сказанного, мы предположили - в живой природе можно наблюдать фрактальные явления, можно попытаться их построить. На первом этапе мы решили попробовать проследить фрактальные явления там, где они сами напрашиваются на реализацию. В биологии при изучении роста растений была выявлена такая закономерность как "Ветвление".

Ветвление возникло в процессе эволюции тела растений еще до появление органов. Существуют несколько типов ветвления: дихотомическое, моноподиальное, симподильное.

При дихотомическом ветвлении конус нарастания раздваивается, образуя два побега, каждый из которых в свою очередь дает еще два побега и т.д. Это ветвление наиболее древние и, оно представлено у плаунов и некоторых других растений (рис 2) для построения таково тип ветвления надо выставить в рабочей области как показано на рис 3.

(рис 2)

(рис 3)

При моноподиальном ветвлении имеет место длительный неограниченный верхушечный рост главной оси первого порядка - моноподия от которой отходят более короткие боковые оси второго и последующих порядков. Их количество зависит от времени жизни растения. Это ветвление свойственно многим голосеменным (ель, пихта, кипарис и т.д.) (рис 4). Их ствол представляет ось одного порядка. Для построения такого типа ветвления надо установить все параметры в рабочей области как показано на рисунке 5.

(рис 4)

(рис 5)

При симподильном ветвлении главная ось рано прекращает вой рост, но под ее верхушкой трогается в рост боковая почка Выросший из нее побег как бы продолжает ось первого порядка. Этот побег в свою очередь также прекращает верхушечный рост, и тогда начинает расти его боковая почка, из которой возникает ось третьего порядка, и т.д. Такое ветвление характерно для большинства деревьев, кустарников и т.д.(рис 6). Для построения такого тип ветвления надо установить все параметры в рабочей области как показано на рисунке 7. Симподильное ветвление эволюционно более продвинутое.

(рис 6)

(рис 7)

Существуют два вида тоста первичный рост и вторичный рост.

Первичный рост происходит в близи верхушечных корней и стеблей. Он начинает их апикльными маристеиами и связан главным образом с удлинением тела растений. В ходе первичного роста образуются первичные ткани, составляющее первичное тело растения. Примитивные, также и многие современные сосудистые растения состоят целиком из первичных тканей.

Кроме первичного у многих растений происходит дополнительный рост, вызывающий утолщения стебля. Он называется вторичным и вязан с активностью латеральной меристемы, камбия, который формирует вторичные проводящие ткни. Вторичные проводящие вместе с пробковой тканью составляют вторичное тело растения.

Вторичный рост сопровождается изменением цвета стебля. И в зависимости от количества вторичной проводящей ткни окрас темнеет.

Решение проблемы.

Появилась идея попробовать создать программу при помощи которой можно было бы моделировать кроны деревьев.

В ходе работы была создана программа позволяющая быстро и удобно моделировать ветвление. В данной программе в отличии от других при увеличении числа итераций структура усложняется путем не дробления на себе подобные, а разворачивания себе подобных структур из точек роста. Поэтому в данном случаи можно рассматривать число итераций как возраст растения. Отличительной особенностью программы является удобный интерфейс. В отличии то других программ не нужно вводить данные в виде формулы, а визуально строить единичную структуру.

В своей работе я использовал геометрический метод построения фракталов, поскольку он является наиболее удобным для построения изображений кроны. Изображения строится как растущее.

Существенным отличием моей программы от программ подобного рода является применение удобного интерфейса. Этот интерфейс удобен тем, что пользователю легко вводить все необходимые данные.

В данной программе я использовал рекурсивный вызов процедуры построения единичной фигуру.

Алгоритм программы следующий:

Пользователь задает единичную фигуру, расположения почек роста, угол наклона, количество генерацией, степень уменьшения следующий фигуры.

Затем все эти данные записываются в массив.

Программа строит единичную фигуру с данным углом. Определяет где находятся точки роста. Строит следующею фигуру с этой точки заданное количество раз. Размер фигуру меньше начальной в заданное количество раз. При этом каждая новая фигур отличается по цвету от предыдущей. Цвет последней линии ярко зеленый поэтому, при большом количестве итераций, это имитирует листья которые действительно находятся на концах веток. Скорость построения зависит от количества итераций, поэтому следует вводить значение не больше 10.

Заключение

Привлекательность задачи на построения фрактальных изображений состоит не только в том, что эти изображения очень красивы, но и в том что и строятся они по средством простых алгоритмов.

В реальном мире мы не встретим геометрических форм, соответствующих канонам евклидовой геометрии, Его геометрическая первооснова оказывается фрактальной. Объединив идею фрактальности с идеей формообразующей случайности, современная геометрия совершила гигантский качественный скачок. Впервые за свою историю математика оказалась в состоянии правильно отражать мир во всем многообразии его сложных форм, не прибегая к многоярусным нагромождениям все более абстрактных и искусственных интеллектуальных конструкций. В этом плане особенно показательно то, как фрактальная геометрия рисует мир. Здесь человек научился творить многообразие геометрических форм наподобие самой природы. Пусть для начала - лишь на экране дисплея.

Кроме того, модели фрактального роста быстро вышли за рамки компьютерной графики. Они оказались феноменально продуктивны во многих областях физики и химии. Так, они вносят теоретическую ясность во многие проблемы, связанные с прочностью материалов. Даже загадочный феномен шаровой молнии удалось смоделировать на фрактальных структурах из тонкой проволоки. В помещении поведение этой конструкции аналогично поведению залетевшей шаровой молнии. Если материальная модель столь эффективна, то из этого прямо следует эффективность представлений о фрактальной структуре самих шаровых молний.

В данной работе я, вместе с наукой наших дней, попытался освоить определенный тип геометрического описания природы - фрактальный. Перспективы работы в этой области безграничны, как и сама природа.

ИСПОЛЬЗУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА

С. К.Абачиев Концепция современного естествознания. Балашиха - 1998.

Р. Баас, М. Фервай, Х. Гюнтер Delphi 5: для пользователей:пер. с нем. - Издательская группа BHV , 2000г.

Г. П. Яковлев, В. А. Челомбитько Ботаника. М. 1990г.

Http://library.thinkquest.org/26242/russian/tutorial/tutorial.html

Http://mahp.oil.rb.ru/kniga/

Http://www.chat.ru/~fractals/

Http://www.geocities.com/SoHo/Studios/6648/fractals.htm

Http://www.ipm.sci-nnov.ru/~demidov/java.htm

Http://www.visti.net/cplusp/all_96/6n96y/6n96y1a.htm

Транскрипт

1 Ричард М. Кроновер ФРАКТАЛЫ И ХАОС В ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ. ОСНОВЫ ТЕОРИИ. Перевод с английского Т. Э. Кренкеля и А. Л. Соловейчика под редакцией Т. Э. Кренкеля Рекомендовано УМО в области электроники и прикладной математики в качестве учебного пособия для студентов по специальности «Прикладная математика» ПОСТМАРКЕТ МОСКВА 2000

2 P. M. Кроновер. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. Москва: Постмаркет, с. Рецензенты: кафедра теории вероятностей и прикладной математики Московского технического университета связи и информатики; профессор Б. Ю. Стернин. Первое полноценное учебное пособие по новой, быстроразвивающейся математической дисциплине до сих пор на русском языке выходили лишь монографии. Хорошо подобранные упражнения и алгоритмы делают книгу отличным пособием для студентов старших курсов и аспирантов, специалистов по приложениям этой теории в различных областях от биологии до лингвистики. Introduction to Fractals and Chaos Richard M. Crownover University of Missouri-Columbia Jones and Bartlett Publishers Boston London ORIGINAL ENGLISH LANGUAGE EDITION PUBLISHED BY Jones and Bartlett Publishers, Inc. 40 Tall Pine Drive, Sudbury, MA COPYRIGHT 1995 ALL RIGHTS RESERVED 1999 Перевод на русский язык, ЗАО «Предприятие Постмаркет» ISBN

3 Оглавление Предисловие 5 1. Введение Что такое фракталы и хаос? Предыстория t Классические фракталы Самоподобие L-системы Пыль Кантора Кривые Пеано Множества и отображения Предварительные сведения из теории множеств Метрические пространства Сжимающие отображения Аффинные преобразования Метрика Хаусдорфа I Системы итерированных функций Системы итерированных функций Реализация СИФ СИФ со сгущением Коллажи Размерность Размерность Минковского Вычисление размерности Хаотическая динамика I Аттрактор Лоренца Итерированные отображения Универсальность Фейгенбаума Периодичность Шарковского Хаос 169

4 4 Оглавление 7. Хаотическая динамика II Существенная зависимость Символическая динамика Хаос и фракталы Подъем Затенение Алгоритм рандомизированной СИФ Комплексная динамика Множества Жюлиа Орбиты в множествах Жюлиа Множество Мандельброта Хаос и множества Жюлиа Проблема Кэли Случайные фракталы Случайные возмущения Броуновское движение Срединное смещение Фрактальное броуновское движение Срединное смещение и ФБД 27S 9.6. Фурье-анализ ФБД Фильтрация Фурье 28S А. Дополнительные сведения из анализа 297 АЛ. Полнота и компактность 297 А.2. Непрерывные отображения ЗОС А.З. Метрика Хаусдорфа II ЗОЕ А.4. Топологическая размерность 311 А.5. Размерность Хаусдорфа 317 А.6. Быстрое преобразование Фурье 32С Б. Теория ренормализации и фракталы Пуанкаре 32Е Б.1. Теория ренормализации 321 Б.2. Фракталы Пуанкаре ЗЗС Список литературы 341 Предметный указатель 34

5 Предисловие Казалось бы, два таких разных математических объекта, как фракталы и хаос, следует изучать независимо друг от друга: ведь теория фракталов опирается на геометрию и теорию размерности, а теория хаоса есть развитие теории динамических систем. С другой стороны, между ними существует определенная взаимосвязь, которая часто теряется в деталях изложения каждой из теорий. Данная книга, во-первых, представляет собой вводный курс теории фракталов и теории хаоса, а во-вторых, рассматривает вопрос о том, как некоторые фракталы (аттракторы систем итерированных функций) могут порождать хаос. В главах 2-5 рассматривается ряд важных идей и понятий, связанных с детерминированными фракталами: самоподобие, системы итерированных функций и размерность. Здесь же описаны L-системы, использование которых существенно облегчает графические построения, особенно в случае фракталов, напоминающих по форме растения. Изложение теории детерминированного хаоса разбито на две главы. Глава 6, «Хаотическая динамика I», дает представление о предмете на элементарном уровне, причем такие сложные понятия, как символическая динамика, раскрываются в основном на примерах. Глава 7, «Хаотическая динамика И», в большей мере предназначена для студентов с хорошей математической подготовкой и может быть опущена, если курс предполагается упростить. С другой стороны, именно здесь проявляется отмеченная выше взаимосвязь фракталов и хаоса. Глава 8, «Комплексная динамика», посвященная множествам Жюлиа и Мандельброта, выдержана в упрощенном стиле. Результаты, опирающиеся на сложные теоремы из теории функций комплексного переменного, не доказываются, но должным образом выделяются и интенсивно используются. Помимо результатов теории функций комплексного переменного, изложение охватывает многие важные вопросы, например, вопрос о том, является ли множество Жюлиа связным или вполне разрывным, ответ на который дает множество Мандельброта.

6 6 Предисловие Другой, не менее важный для понимания подход развит в главе 9, посвященной случайным фракталам, в частности фрактальному броуновскому движению. Такие обобщения классического броуновского движения находят широкое применение в моделировании природных явлений. В принципе, материал этой главы можно читать в любое время после главы о размерности. В основу книги лег односеместровый курс, который я читал в университете Миссури-Колумбия в гг. Слушателями были в основном студенты, специализирующиеся по математике, естественным наукам, техническим специальностям и некоторым другим дисциплинам. Я рекомендовал им прослушать сначала продвинутый курс математического анализа и линейной алгебры, но обычно допускал к занятиям заинтересованных студентов, у которых был какой-то опыт математических исследований, будь то чистая или прикладная математика. В отличие от традиционного формата многих математических курсов теорема-доказательство-пример-задача, большую роль при изучении фракталов и хаоса играет компьютерное моделирование. В самом деле, большинство студентов впервые узнают о существовании фракталов, увидев потрясающие воображение картинки на дисплее компьютера. Данная книга предлагает использовать компьютерные эксперименты и теорию в совокупности, для чего в нее включены двадцать компьютерных алгоритмов. Эти алгоритмы даны в обобщенном виде, то есть независимо от синтаксиса какого-либо конкретного языка. По моим наблюдениям, не существует языка программирования или программного пакета, который удовлетворял бы всех. Студенты, с которыми я общался, программировали на Паскале, Си, C++, Фортране, в системах Matlab и Mathematica. Одним из лучших программных продуктов для экспериментирования с фракталами является свободно распространяемая программа Fractint. Она позволяет строить разнообразные фракталы и работает замечательно быстро. Солидная часть материала, необходимого для изучения фракталов и хаоса, включена в основной текст книги. Кратко изложены введение в теорию множеств, аффинные преобразования, метрические пространства, множества Кантора и кривые Пеано. За исключением материала седьмой главы, книга содержит только несколько доказательств, требующих серьезной подготовки на уровне продвинутого курса математического анализа. Такие доказательства помечены

7 liptirutjiuaut - i значком (*). Они могут быть опущены, но рекомендуется, чтобы студенты запомнили формулировки теорем. Другие, более сложные параграфы вынесены в прил. А. В результате, книга может быть использована в качестве основы для курсов разной степени сложности. Изложение, которое придерживается глав 1-6 и 8-9, то есть исключает главу 7, «Хаотическая динамика II», и обращается к прил. А только в справочных целях, рекомендуется в качестве элементарного курса. В разных семестрах я успевал пройти часть седьмой главы и избранные параграфы прил. А, в частности, посвященные метрике Хаусдорфа и размерности Хаусдорфа, но только ценой пропуска или ускоренного изучения части предыдущего материала. Черно-белые изображения в этой книге напечатаны с использованием графической подсистемы Postscript. Многие изображения созданы в программе Matlab, в которой особенно удобно строить кривые в трехмерном пространстве. Matlab также хорошо подходит для программирования и визуализации L-систем (п. 2.2), паутинных диаграмм (глава 6) и фрактального броуновского движения (глава 9). Изображения, в которых требовалась заливка областей, ограниченных кривыми, получены с помощью пакета Mathematica. Изображения, для которых необходима точечная графика (для данного пиксела в данный момент времени определяется его цвет, черный или белый), были сгенерированы на Фортране с последующим преобразованием выходного файла в формат Postscript. Таким способом было получено графическое представление систем итерированных функций из четвертой главы и комплексной динамики из восьмой главы. Цветные вклейки были сделаны с помощью программы Practint. Я хочу выразить признательность за плодотворное общение моим коллегам, которых также интересует теория хаоса, фракталы и математика, связанная с этими понятиями. Во-первых, я хотел бы поблагодарить Дж. Келлера, познакомившего меня с фракталами в 1984 году, когда ему понадобилась помощь в работе над проектом по исследованию фракталов, а также его аспирантку С. Чен, замечательно владеющую предметом. Впоследствии я очень много почерпнул из оживленных дискуссий с К. Альбрандтом, К. Чиконе, Д. Петти, П. Пфайфером и П. Спекманом. Я благодарен Р. Делавару за его лекционные заметки по поводу теоремы Шарковского, а также П. Хагерти, который был моим студентом в 1993 году, за его профессиональную помощь при создании иллюстраций в пакете Mathematica.

8 8 Предисловие Большое спасибо Э. Бельтрами, А. К. Клайни, Р. В. Истону, а также М. Дж. Филду, Р. Д. Найдингеру, А. Нортону и К. Шорту, просмотревшим рукопись. Их взвешенная критика и предложения, без сомнения, положительно повлияли на окончательную редакцию. Я очень признателен К. Хеслеру-младшему, вице-президенту компании «Jones and Bartlett Publishers», за его энергичную помощь в создании этого учебника. Большое спасибо П. Кэррол и М. Сервантес из «Jones and Bartlett Publishers», а также М. Финли из отдела печати, за их работу по выпуску книги. Я хочу особенно поблагодарить мою жену Мэри, за ее терпение и поддержку в течение всего времени, пока писалась эта книга.

9 Глава 1. Введение 1.1. Что такое фракталы и хаос? Когда-то большинству людей казалось, что геометрия в природе ограничивается такими простыми фигурами, как линия, круг, коническое сечение, многоугольник, сфера, квадратичная поверхность, а также их комбинациями. К примеру, что может быть красивее утверждения о том, что планеты в нашей солнечной системе движутся вокруг солнца по эллиптическим орбитам? Этот замечательный закон один из трех постулатов планетарного движения, сформулированных Иоганном Кеплером на основе наблюдений и измерений, сделанных Тихо Браге. Позднее, сэр Исаак Ньютон вывел закон обратных квадратов для гравитационного притяжения как решение некоторого дифференциального уравнения, причем законы Кеплера следовали из его решения. Как в этом, так и в других случаях, когда применение простых геометрических моделей оказалось удачным, это привело к огромным научным достижениям. Однако многие природные системы настолько сложны и нерегулярны, что использование только знакомых объектов классической геометрии для их моделирования представляется безнадежным. Как, к примеру, построить модель горного хребта или кроны дерева в терминах геометрии? Как описать то многообразие биологических конфигураций, которое мы наблюдаем в мире растений и животных? Представьте себе всю сложность системы кровообращения, состоящей из множества капилляров и сосудов и доставляющей кровь к каждой клеточке человеческого тела. Представьте, как хитроумно устроены легкие и почки, напоминающие по структуре деревья с ветвистой кроной. Столь же сложной и нерегулярной может быть и динамика реальных природных систем. Как подступиться к моделированию каскадных водопадов или турбулентных процессов, определяющих погоду? Какая математика отвечает за ритмы сердца и головно- 9

10 10 Глава 1 I Введение го мозга, наблюдаемые на электрокардиограмме и энцефалограмме, в особенности за те внезапные приступы аритмии, которые могут вызвать сбой в работе сердца? Можно ли математически описать внезапное возникновение волны паники на финансовых рынках или даже построить математическую модель социального поведения? Фракталы и математический хаос подходящие средства для исследования поставленных вопросов. Термин фрактал относится к некоторой статичной геометрической конфигурации, такой как мгновенный снимок водопада. Хаос термин динамики, используемый для описания явлений, подобных турбулентному поведению погоды. Данная книга является введением в математику, которая стоит за этими понятиями. Предполагается, что после освоения изложенных здесь методов читатель сможет перейти к изучению приложений по специализированным источникам 1. Например, исследования показывают, что в физиологии встречается как «хороший» хаос, так и «плохой» . В опытах на кошках было замечено, что вид электрокардиограммы, снятой до и после введения кокаина, меняется с регулярной последовательности высоких пиков, сопровождаемых малыми пичками, на крайне нерегулярную последовательность, что, возможно, свидетельствует о приступе аритмии. С другой стороны, характер электроэнцефалограммы меняется с нерегулярного и непредсказуемого на гораздо более гладкий . См. также об анализе возможной роли хаоса в развитии болезни сердца. Нередко то, что мы наблюдаем в природе, интригует нас бесконечным повторением одного и то же узора, увеличенного или уменьшенного во сколько угодно раз. Например, у дерева есть ветви. На этих ветвях есть ветки поменьше и т. д. Теоретически, элемент «разветвление» повторяется бесконечно много раз, становясь все меньше и меньше. То же самое можно заметить, разглядывая фотографию горного рельефа. Попробуйте немного приблизить изображение горной гряды вы снова увидите горы. Приблизьте картинку еще вы по-прежнему будете различать нечто, напоминающее горы, благодаря вашей способности (статистической по сути) различать тип объекта на рисунке. Так проявляется характерное для фракталов свойство самоподобия (п. 2.1 и 5.1). : О странных аттракторах, хаотической динамике и «дорогах к хаосу» см. . Здесь и далее подстраничные примечания переводчиков.

11 1.1 Что такое фракталы и хаос? 11 Во многих работах по фракталам самоподобие используется в качестве определяющего свойства. Следуя Бенуа Мандельброту , мы принимаем точку зрения, согласно которой фракталы должны определяться в терминах фрактальной (дробной) размерности (глава 5). Отсюда и происхождение слова фрактал. Понятие дробной размерности представляет собой весьма сложную концепцию, которую мы изложим в несколько этапов. Прямая это одномерный объект, а плоскость двумерный. Как мы увидим далее, хорошенько перекрутив прямую или плоскость, можно повысить размерность полученной конфигурации; при этом новая размерность обычно будет дробной в некотором смысле, который нам предстоит уточнить. Связь дробной размерности и самоподобия состоит в том, что с помощью самоподобия можно сконструировать множество дробной размерности наиболее простым образом (п. 2.1). Даже в случае гораздо более сложных фракталов, таких, как граница множества Мандельброта (п. 8.3), когда чистое самоподобие отсутствует, имеется почти полное повторение базовой формы во все более и более уменьшенном виде. В английском языке хаос обычно определяется как состояние полного беспорядка или неразберихи. Некоторые словари прибегают к понятию состояния, в котором правит случай. Термин хаос в математике используется в узком смысле. Хотя универсального определения математического хаоса не существует, имеется, по-видимому, полное согласие в том, что любой вид хаоса обладает свойством непредсказуемости. Это свойство называют существенной зависимостью от начальных условий (п. 6.5). Как ни странно, оно не эквивалентно случайному поведению. По сути дела, математический хаос это характерная черта именно детерминированных динамических систем. Поэтому наблюдаемые в состоянии хаоса флуктуации только кажутся случайными их значения полностью предопределены входными параметрами. Но на практике мы никогда не располагаем абсолютно точной информацией о начальных условиях. Ошибки, пусть и ничтожные, всегда имеют место при измерении входных параметров. То, что кажется нам случайным результатом на выходе динамической системы, обусловлено большими ошибками, которые могут появиться, когда система ведет себя хаотично. Когда-то считалось, что в детерминированной системе, при наличии достаточного объема вычислительных ресурсов, мы всегда в

12 состоянии сделать значимое предсказание (например, дать надежный прогноз погоды), несмотря на маленькие ошибки измерения текущего состояния. В присутствии хаоса это не так. Никакой самый мощный компьютер не позволит нам сделать точный прогноз на основе математической системы с существенной зависимостью от начальных условий. С нашей точки зрения, наиболее интересный вопрос теории фракталов и хаоса состоит в том, как связать эти понятия воедино. Многие важные фракталы, включая снежинку Коха, ковер Серпинского и классическое множество Кантора, обсуждаемые во второй главе, могут быть получены как аттракторы систем итерированных функций (глава 4). Анализ этих систем итерированных функций указывает путь к построению хаотических операторов, ассоциированных с упомянутыми фракталами (глава 7) Предыстория Заслуживает внимания тот факт, что появление фракталов (еще не получивших этого имени) в математической литературе около ста лет назад было встречено с прискорбной неприязнью, как это бывало и в истории развития многих других математических идей. Один известный математик, Шарль Эрмит, даже окрестил их монстрами. По крайней мере, общее мнение признало их патологией, представляющей интерес только для исследователей, злоупотребляющих математическими причудами, а не для настоящих ученых. В результате усилий Бенуа Мандельброта такое отношение изменилось, и фрактальная геометрия стала уважаемой прикладной наукой. Мандельброт ввел в употребление термин фрактал, основываясь на теории фрактальной (дробной) размерности Хаусдорфа , предложенной в 1919 году. За много лет до появления его первой книги по фрактальной геометрии, Мандельброт приступил к исследованию появления монстров и других патологий в природе. Он отыскал нишу для имевших дурную репутацию множеств Кантора, кривых Пеано, функций Вейерштрасса и их многочисленных разновидностей, которые считались нонсенсом. Он и его ученики открыли много новых фракталов, например, фрактальное броуновское движение для моделирования лесного и горного ландшафтов, флуктуации уровня рек и биения сердца. С выходом в свет его

13 1.2 Предыстория 13 книг приложения фрактальной геометрии стали появляться как грибы после дождя. Это коснулось как многих прикладных наук, так и чистой математики. Даже киноиндустрия не осталась в стороне. Миллионы людей любовались горным ландшафтом в фильме «Звездное переселение II: гнев хана», сконструированным с помощью фракталов. Французский математик Анри Пуанкаре инициировал исследования в области нелинейной динамики около 1890 года, что привело к появлению современной теории хаоса. Интерес к предмету заметно увеличился, когда Эдвард Лоренц, занимавшийся нелинейным моделированием погоды, в 1963 году обнаружил невозможность долгосрочных прогнозов погоды. Лоренц заметил, что даже ничтожные ошибки при измерении параметров текущего состояния погодных условий могут привести к абсолютно неправильным предсказаниям о состоянии погоды в будущем. Эта существенная зависимость от начальных условий лежит в основе математической теории хаоса. Траектории частиц броуновского движения, которым занимались Роберт Броун еще в 1828 году и Альберт Эйнштейн в 1905 году, представляют собой пример фрактальных кривых, хотя их математическое описание было дано только в 1923 году Норбертом Винером. В 1890 году Пеано сконструировал свою знаменитую кривую непрерывное отображение, переводящее отрезок в квадрат и, следовательно, повышающее его размерность с единицы до двойки. Граница снежинки Коха (1904 год), чья размерность d и 1,2618, это еще одна хорошо известная кривая, повышающая размерность. Фрактал, никоим образом не похожий на кривую, который Мандельброт назвал пылью это классическое множество Кантора (1875 или ранее). Это множество настолько разрежено, что оно не содержит интервалов, но, тем не менее, имеет столько же точек, сколько интервал. Мандельброт использовал такую «пыль» для моделирования стационарного шума в телефонии. Фрактальная пыль того или иного рода появляется в многочисленных ситуациях. Фактически, она является универсальным фракталом в том смысле, что любой фрактал, аттрактор системы итерированных функций представляет собой либо фрактальную пыль, либо ее проекцию на пространство с более низкой размерностью. Различные древовидные фракталы применялись не только для моделирования деревьев-растений, но и бронхиального дерева (воздухоносные ветви в легких), работы почек, кровеносной системы к

14 14 Глава 1 / Введение др. Интересно отметить предположение Леонардо да Винчи о том, что все ветки дерева на данной высоте, сложенные вместе, равны по толщине стволу (ниже их уровня). Отсюда следует фрактальная модель для кроны дерева в виде поверхности-фрактала. Многие замечательные свойства фракталов и хаоса открываются при изучении итерированных отображений. При этом начинают с некоторой функции у = f(x) и рассматривают поведение последовательности /(ж), /(/(ж)), /(/(/(ж))),... В комплексной плоскости работы такого рода восходят, по всей видимости, к имени Кэли, который исследовал метод Ньютона нахождения корня в приложении к комплексным, а не только вещественным, функциям (1879). Замечательного прогресса в изучении итерированных комплексных отображений добились Гастон Жюлиа и Пьер Фату (1919). Естественно, все было сделано без помощи компьютерной графики. В наши дни, многие уже видели красочные постеры с изображением множеств Жюлиа и множества Мандельброта, тесно с ними связанного. Освоение математической теории хаоса естественно начать именно с итерированных отображений. Изучение фракталов и хаоса открывает замечательные возможности, как в исследовании бесконечного числа приложений, так и в области чистой математики. Но в то же время, как это часто случается в так называемой новой математике, открытия опираются на пионерские работы великих математиков прошлого. Сэр Исаак Ньютон понимал это, говоря: «Если я и видел дальше других, то только потому, что стоял на плечах гигантов».

15 Глава 2. Классические фракталы 2.1. Самоподобие Разделим отрезок прямой на N равных частей. Тогда каждую часть можно считать копией всего отрезка, уменьшенной в 1/г раз. Очевидно, N и г связаны соотношением Nr = 1 (рис. 2.1). Если квадрат разбить на N равных квадратов (с площадью, в 1/г 2 раз меньше площади исходного), то соотношение запишется как Nr 2 = 1. Если куб разбить на N равных кубов (с объемом, в 1/г 3 раз меньше объема исходного), то соотношение примет следующий вид: iw 3 = 1. Заметим, что размерность d объекта, будь то одномерный отрезок, двумерный квадрат или трехмерный куб, появляется как степень г в соотношении между JV, числом равных подобъектов, и коэффициентом подобия г. А именно: Nr d = 1. (2.1) Множества, построенные на рис. 2.1, обладают целой размерностью. Зададимся вопросом, возможно ли такое построение, при котором показатель d в равенстве (2.1) не является целым, то есть такое, что при разбиении исходного множества на N непересекающихся подмножеств, полученных масштабированием оригинала с коэффициентом г, значение d не будет выражаться целым числом. Ответ, как мы убедимся решительное да! Такое множество называют самоподобным фракталом. Величину d называют фрактальной (дробной) размерностью или размерностью подобия. Явное выражение для d через N и г находится логарифмированием обеих частей (2.1): Логарифм можно взять по любому положительному основанию, отличному от единищ/ например по основанию 10 или по основанию е«2,

16 16 Глава 2 / Классические фракталы е о о о N=3 г=1/3 d=l N=9t=l/3d=2 / N=27 г=щ d=3 Рис Связь размерности и коэффициента подобия Более общий тип самоподобных фракталов рассматривается в п Фрактал по-прежнему может быть объединением непересекающихся подмножеств, полученных масштабированием оригинала, но коэффициенты подобия уже не обязательно одни и те же для всех подмножеств. В этом случае формула для размерности (2.2) неприменима. Термин фрактал был впервые введен в 1975 году Бенуа Мандельбротом, пионером в области фрактальной геометрии 1. Многие математические идеи оформились задолго до этого, еще в XIX-м веке, в работах Георга Кантора, Карла Вейерштрасса, Джузеппе Пеано и других. Понятие фрактальной (дробной) размерности появилось в 1919 году в работе Феликса Хаусдорфа. Тем не менее, именно Мандельброт объединил эти идеи и положил начало систематическому изучению фракталов и их приложений. В 5-й главе и в прил. А.5 будет дано строгое математическое изложение вопросов, связанных с дробной размерностью. При этом Термин фрактал произведен от латинского глагола frangere ломать и прилагательного fractus дробный .

17 2.1 Самоподобие 17 Рис Снежинка Коха следует иметь в виду, что понятие фрактала еще находится в развитии и разные источники могут использовать различные определения. Заметим здесь, что некоторые множества целой размерности также являются фракталами, как следует из нашего определения. Снежинка Коха. Граница снежинки, придуманной Гельгом фон Кохом в 1904 году (рис. 2.2), описывается кривой, составленной из трех одинаковых фракталов размерности d «1,2618. Каждая треть снежинки строится итеративно, начиная с одной из сторон равностороннего треугольника. Пусть KQ начальный отрезок. Уберем среднюю треть и добавим два новых отрезка такой же длины, как показано на рис Назовем полученное множество К\. Повторим данную процедуру многократно, на каждом шаге заменяя среднюю треть двумя новыми отрезками. Обозначим через К п фигуру, получившуюся после n-го шага. Интуитивно ясно, что последовательность кривых {K n }^=i сходится к некоторой предельной кривой К. Мы проведем строгое математическое исследование сходимости таких последовательностей кривых и других множеств в п. 3.5 и в прил. А.З. Пока что предположим, что кривая К существует, и рассмотрим некоторые ее свойства.

18 18 Глава 2 / Классические фракталы (а) (б) (в) (г) Рис а) Ко, б) К и в) К 2, г) К 3, Если взять копию К, уменьшенную в три раза (г = 1/3), то все множество К можно составить из N = 4 таких копий. Следовательно, отношение самоподобия (2.1) выполняется при указанных ЛГ и г, а размерность фрактала будет:

19 2.1 VaMonododue 1У Рис Ковер Серпинского Теорема Граница снежинки Коха имеет бесконечную длину. Доказательство. Достаточно показать, что каждый из трех идентичных фракталов К, полученных итерациями (рис. 2.3), имеет бесконечную длину. Пусть исходный отрезок.ко имеет единичную длину. Тогда длина кривой К\ равна 4/3. Длина кривой К2 равна 4 2 /3 2. Продолжая таким образом имеем, что кривая К п после п-го шага имеет длину 4"/3". Следовательно, длина предельной кривой К равна бесконечности: lira 4 n /3 n = 00. Ковер Серпинского. Еще один пример простого самоподобного фрактала ковер Серпинского (рис. 2.4), придуманный польским математиком Вацлавом Серпинским в 1915 году. Сам термин ковер (gasket) принадлежит Мандельброту. В способе построения, следующем ниже, мы начинаем с некоторой области и последовательно выбрасываем внутренние подобласти. Позднее мы рассмотрим и другие способы, в частности с использованием L-систем (п. 2.2), а также на основе систем итерированных функций (глава 4). Пусть начальное множество SQ равносторонний треугольник вместе с областью, которую он замыкает. Разобьем SQ на четыре

20 20 Глава 2 / Классические фракталы Рис Построение ковра Серпинского меньшие треугольные области, соединив отрезками середины сторон исходного треугольника. Удалим внутренность маленькой центральной треугольной области. Назовем оставшееся множество S\ (рис. 2.5). Затем пбвторим процесс для каждого из трех оставшихся маленьких треугольников и получим следующее приближение 5г. Продолжая таким образом, получим последовательность вложенных множеств S n, чье пересечение и образует ковер 5. Из построения видно, что весь ковер представляет собой объединение N 3 существенно непересекающихся уменьшенных в два раза копий; коэффициент подобия г = 1/2 (как по горизонтали, так и по вертикали). Следовательно, 5 самоподобный фрактал с размерностью: d = log(3)/log(2) «1,5850. Очевидно, что суммарная площадь частей, выкинутых при построении, в точности равна площади исходного треугольника. На первом шаге мы выбросили 1/4 часть площади. На следующем шаге мы выбросили три треугольника, причем площадь каждого равна 1/4 2 площади исходного. Рассуждая таким образом, мы убеждаемся, что полная доля выкинутой площади составила: 1/4 + 3(1/4 2) (1/4 3) + + З + Эта сумма равна 1 (упр. 4 в конце этого параграфа). Следовательно, мы можем утверждать, что оставшееся множество S, то есть ковер,

21 2.2 Самоподобие 21 имеет площадь меры нуль. Это выделяет множество S в разряд «совершенного», в том смысле, что оно разбивает свое дополнение на бесконечное число треугольных областей, обладая при этом нулевой толщиной. Губка Менгера. Существуют и трехмерные аналоги ковров. Следуя Мандельброту, мы называем такие множества губками. Губка, изображенная на рис. 2.6, называется губкой Менгера, по имени Карла Менгера. Это самоподобный фрактал с N = 20 и г = 1/3. Его размерность равна: d = log(20)/ log(3) * 2,7268. Такая губка имеет объем меры нуль. Мы оставляем детали построения и анализа для рассмотрения читателю. Упражнения Определить дробную размерность (размерность подобия) фракталов, которые строятся, как указано на рис Определить дробную размерность (размерность подобия) фракталов, которые строятся, как указано на рис Построить фрактал, отличный от фрактала на рис. 2.8(а), но той же размерности. 4. Показать, что сумма площадей треугольников, выкинутых при построении ковра Серпинского, равняется площади исходного треугольника. Указание: воспользоваться соотношением: 1/(1 -х) = 1 + х + х 2 -\, для х < Рассмотрим фрактал, который строится, как указано на рис Этот фрактал иногда называют пылью Серпинского. Записать бесконечный ряд для суммы площадей частей, которые были удалены при построении. Найти сумму этого ряда. 6. (Компьютерный эксперимент.) Исследовать, какая связь существует между треугольником Паскаля (состоящим из биномиальных коэффициентов) и ковром Серпинского(см. ).

22 22 Глава 2 / Классические фракталы Рис Построение губки Менгера (а) (б) 1 в -HI о 1, в 1 (в) (г) Рис Построения к упр. 1

23 2.2 L-системы 23 (а) (б) Рис Построения к упр. 2 Рис Построения к упр L-системы Понятие L-систем, тесно связанное с самоподобными фракталами, появилось только в 1968 году благодаря Аристриду Линденмайеру. Изначально L-системы были введены при изучении формальных языков, а также использовались в биологических моделях селекции. С их помощью можно строить многие известные самоподобные фракталы, включая снежинку Коха и ковер Серпинского. Некоторые другие классические построения, например кривые Пеано (работы Пеано, Гильберта, Серпинского), также укладываются в эту схему. И конечно, L-системы открывают путь к бесконечному разнообразию новых фракталов, что и послужило причиной их широкого применения в компьютерной графике для построения фрактальных деревьев и растений. Наше изложение L-систем следует

24 24 Глава 2 / Классические фракталы в основном работам Прузинкевича и Ханана и ограничивается случаем детерминированных L-систем и графикой на плоскости. Для графической реализации L-систем в качестве подсистемы вывода используется так называемая тертил-графика (turtle черепаха). При этом точка (черепашка) движется по экрану дискретными шагами, как правило, прочерчивая свой след, но при необходимости может перемещаться без рисования. В нашем распоряжении имеются три параметра (ж, у, а), где (х, у) координаты черепашки, а направление, в котором она смотрит. Черепашка обучена интерпретировать и выполнять последовательность команд, задаваемых кодовым словом, буквы которого читаются слева направо. Кодовое слово представляет собой результат работы L-системы и может включать следующие буквы: F переместиться вперед на один шаг, прорисовывая след. b переместиться вперед на один шаг, не прорисовывая след. [ открыть ветвь (подробнее см. ниже) ] закрыть ветвь (подробнее см. ниже) + увеличить угол а на величину в уменьшить угол а на величину в Размер шага и величина приращения по углу в задаются заранее и остаются неизменными для всех перемещений черепашки. Если начальное направление движения а (угол, отсчитываемый от положительного направления оси X) не указано, то полагаем а равным нулю. Несколько примеров иллюстрируют применение команд ветвления (обозначаются ], [) и вспомогательных переменных (обозначаются X, Y и т. д.). Команды ветвления используются для построения деревьев и растений, а вспомогательные переменные заметно облегчают построение некоторых L-систем. Формально, детерминированная L-система состоит из алфавита, слова инициализации, называемого аксиомой или инициатором, и набора порождающих правил, указывающих, как следует преобразовывать слово при переходе от уровня к уровню (от итерации к итерации). К примеру, можно заменять букву F при помощи порождающего правила newf = F F+-f-F F, что соответствует L-системе для снежинки Коха, рассматриваемой ниже. Символы +, ], [ не обновляются, а просто остаются на тех местах, где они встретились. Обновление букв в данном слове предполагается одновременным,

25 2.2 L-системы 25 то есть все буквы слова одного уровня обновляются раньше любой буквы следующего уровня. L-система, соответствующая снежинке Коха (рис. 2.2), задается следующим образом: 0 = тг/3 Аксиома: F++F++F Порождающее правило: newf = F F++F F Графическое представление аксиомы F++F++F равносторонний треугольник. Черепашка делает один шаг вперед, затем угол а увеличивается на 2тг/3 и черепашка делает еще один шаг вперед, угол а снова увеличивается на 2тг/3 и черепашка делает еще шаг. На первом шаге каждая буква F в слове-инициаторе F++F++F заменяется на F-F++F F: (F-F++F-F)++(F-F++F-F)++(F-F++F-F). Убирая скобки, получаем: F-F++F-F++F-F++F-F++F-F++F-F. Повторяя этот процесс, на втором шаге получим: F-F++F-F-F-F++F-F++F-F++F-F-F-F++F-F++ F-F++F-F-F-F++F-F++F-F++F-F-F-F++F-F++ F-F++F-F-F-F++F-F++F-F++F-F-F-F++F-F и т. д. Псевдокод для итерирования порождающих правил в этом простейшем случае, когда используются только правила вида F = newf, Ъ = newb, выглядит следующим образом: Алгоритм (L-СИСТЕМЫ) Назначение: реализует правила F = newf, b = newb. Вход: axiom (слово инициализации) newf (порождающее правило) newb (порождающее правило) level (число итераций) Выход: word (слово-результат)

26 26 Глава 2 / Классические фракталы Инициализация: W = axiom n = length(w) Т = { } (пустое множество) Шаги: while level > 0 for j = 1 to n if W(j) = +,T = {T +}, end if i W(j) = -,T = {T -}, end if if W(j) = [,T = {T [}, end if ii-w(j) = ],T = {T ]}, end if if W(j) = F,T = {T newf}, end if if W(j) = b,t = {T end for W = T level = level 1 end while word = W newb}, end if Замечание: W(j) j-ая буква в слове W, {T которой присоединен знак +. +} строка Т, к Соответствующий псевдокод для тертл-графики мы рассмотрим ниже в этом параграфе. Список порождающих правил для различных L-систем, которые упоминаются в тексте, можно найти в конце этого параграфа. График на рис не имеет разрывов, так как черепашка движется единичными шагами и каждый раз прорисовывает свой след. Разрывные графики можно получать, применяя в L-системе команду «Ь», то есть команду «переместиться на один шаг вперед без рисования». Примерами могут служить изображения мозаики на рис и цепочки на рис При построении фракталов с использованием только одного порождающего правила возникает следующая трудность. Мы не можем изменить направление чтения правила на некоторых шагах, то есть читать его не слева направо, а справа налево. Без решения этой проблемы невозможно получить L-системы для кривых Пеано, которым посвящен следующий параграф.

27 2.2 L-системы 27 Рис Остров после 2-х итераций Например, для того чтобы построить фрактал под названием «дракон Хартера-Хайтвея» , необходимо иметь возможность менять направление чтения порождающего правила, изображенного на рис В качестве инициатора, или аксиомы, используется кривая слева. Порождающее правило в данном случае заключается в том, чтобы нарисовать инициатор сначала в прямом, а затем в обратном направлении. Подобная схема не вписывается в рамки L-систем, использующих только одно порождающее правило. Эту проблему можно решить, введя две различных команды для передвижения вперед, например X и Y. Будем считать, что черепашка интерпретирует X и Y одинаково, то есть как один шаг вперед. С помощью этих двух букв порождающее правило для дракона можно записать следующим образом: axiom = X, newx = X+Y+, newy = X-Y. Однако, нам не хотелось бы отказываться от первоначального подхода, при котором имеется только одна буква F, интерпретируе-

28 28 Глава 2 / Классические фракталы Рис Мозаика после 3-х итераций (Патрик Хагерти) мая как один шаг вперед. Чтобы вернуться в рамки этого подхода, будем считать буквы X и Y вспомогательными переменными, игнорируемыми черепашкой, и заменим их в порождающем правиле на FX и FY соответственно. Получим: axiom = FX, FX = FX+YF+, YF = -FX-YF. Далее замечаем, что того же результата можно добиться при помощи следующих порождающих правил: axiom = FX, newf = F, newx = X+YF+, newy = -FX-Y.

29 2.2 L-системы 29 Рис Цепочка после 3-х итераций (Ян-Си Ло) * 3 инициатор порождающее правило Рис Инициатор и правило для дракона Хартера-Хайтвея

30 30 Глава 2 j Классические фракталы Рис Дракон Хартера-Хайтвея после 12-и итераций Ниже приведены несколько шагов построения дракона с использованием этих порождающих правил: 1-ый шаг: FX+YF+ 2-ый шаг: FX+YF++-FX-YF+ 3-ый шаг: FX+YF++-FX-YF++-FX+YF+ FX-YF+ 4-ый шаг: FX+YF++-FX-YF++-FX+YF+ FX-YF++ -FX+YF++-FX-YF+ FX+YF+ FX-YF+ На рис изображен дракон после 12 итераций. Заметьте, что дракон состоит из нескольких похожих частей. В заключение остановимся на операции ветвления. Когда мы встречаем символ [ (открыть ветвь), мы запоминаем положение и направление черепашки, то есть переменные (х,у, а), и возвращаемся к этим установкам позднее. Для хранения триплетов (х, у, а)

31 2.% L-системы Рис Сорняк после 4-х итераций используется стек " х\ ух ах Х2 У2 «2 Х п Уп "п причем новые данные записываются в конец стека. Когда ветвь закрывается, переменным (х, у, а) присваиваются значения, считанные из конца стека. Затем эти значения из стека удаляются. Таким образом, ветвление задается двумя символами: [ Открыть ветвь. Сохранить (ж, у, а) в конце стека. ] Закрыть ветвь. Присвоить переменным (х, у, а) значения, считанные из конца стека, после чего удалить их из стека. На рис и 2.16 изображены фракталы, построенные с помощью операции ветвления. Ниже приведен алгоритм, который позволяет получать графическое представление слова при помощи тертл-графики.

32 32 Глава 2 / Классические фракталы Алгоритм (ТЕРТЛ-ГРАФИКА) Назначение: реализует тертл-графику для кодового слова, состоящего из букв F, Ь, [, ], + и. Вход: word (результат работы L-системы) в (приращение по углу) а (начальное направление) Выход: Графическое представление word. Инициализация: графический режим (подробнее см. ниже) W = word п = \ength(word) stack = { } (пустое множество) Шаги: for j = 1 to п if W{j) = +, о = a + в, end if if W(j) -, a = a 9, end if if W(j) = F, x = x 0 + cos(o;), у = yo + sin(a), провести линию из точки (хо,уо) в точку (х, у), х 0 = х, Уо = У end if if W(j) = 6, XQ = XQ + cos(a), j/o = Уо + sin(a), end if / = length(stack), stack (I + 1,1) = XQ stack (I + 1,2)= yo stack (I + 1,3) = a end if if W(j) = ], I = length(stack), XQ = stack (/, 1) 2/o = stack (1,2) a stack (/,3)

33 2.2 L-системы 33 Рис Куст после 4-х итераций удалить 1-ую запись из stack end if end for Можно написать специальную программу для определения размеров графического окна. Для этого достаточно выполнить в точности те же шаги, что и в алгоритме 2.2.2, но вместо вывода на экран надо отслеживать наименьшее и наибольшее значения х и у. Вначале положим эти значения равными нулю: хтгп хтах = О, ymin = углах = 0. Каждый раз, когда появляется новая точка (ж, у), размеры окна обновляюся: хтгп = iain(x,xmin), хтах = та.х(х, хтах),

34 34 Глава 2 / Классические фракталы Рис Снежинка после 3-х итераций (Джонг By Ким) ymin min(?/, ymin), утах = max.(y,ymax). Значения xmin, xmax, ymin и утах, полученные по окончании работы алгоритма, используются для инициализации окна вывода тертл-графики. Порождающие правила для L-систем. Порождающие правила для L-систем перечислены в алфавитном порядке. Дракон Хартера-Хайтвея (рис. 2.14): axiom = FX newf = F newx = X+YF+ newy = FX Y

35 2.2 L-системы " 35 Рис Цветок после 3-х итераций (Брандон Нельсон) Ковер Серпинского (рис. 2.4): axiom = FXF FF FF newf = FF newx = FXF++FXF++FXF Кривая Гильберта, заполняющая плоскость (рис. 2.24): axiom = X newf = F newx = -YF+XFX+FYnewy = +XF-YFY-FX+ Кривая Госпера, заполняющая плоскость (рис. 2.26): axiom = XF newf = F newx = X+YF++YF-FX FXFX-YF+

36 36 Глава 2 / Классические фракталы newy = -FX+YFYF++YF+FX FX-Y 0 = тг/3 Кривая Пеано, заполняющая плоскость (рис. 2.22, 2.23): axiom = F newf = F-F+F+F+F-F-F-F+F Q = 7г/4 9 = IT/2 Кривая Серпинского, заполняющая плоскость (рис. 2.25): axiom = F+XF+F+XF newf = F newx = XF-F+F-XF+F+XF-F+F-X a = тг/4 0 = тг/2 Куст (рис. 2.16): axiom = F newf = -F+F+[+F-F-]-[-F+F+F] 6> = 7г/8 Мозаика (рис. 2.11): axiom = F-F-F-F newf = F-b+FF-F-FF-Fb-FF+b-FF+F+FF+Fb+FFF newb = bbbbbb Остров (рис. 2.10): axiom = F+F+F+F newf = F+F-F-FFF+F+F-F 6> = 7г/2 Снежинка (рис. 2.17): axiom = [F]+[F]+[F]+[F]+[F]+[F] newf = F[++F][-FF]FF[+F][-F]FF (9 = 7г/3 Снежинка Коха (рис. 2.2): axiom = F++F++F newf = F-F++F-F 0 = 7r/2 Сорняк (рис. 2.15): axiom = F

37 2.2 L-системы 37 Рис Порождающее правило к упр. 2 newf = F[+F]F[-F]F 0 = тг/7 Цветок (рис. 2.18): axiom = F[+F+F][-F-F][++F][ F]F newf = FF[++F][+F][F][-F][ F] a =?r/2 в = 7г/1б Цепочка (рис. 2.12): axiom = F+F+F+F newf = F+b-F-FFF+F+b-F newb = bbb 0 = тг/2 Упражнения а) Чему равно слово на выходе следующей L-системы после двух итераций: axiom = F (слово инициализации) newf =FF-[F]+[F] а = тг/2 (начальное направление) б) Изобразить найденное в предыдущем пункте слово графически.

38 38 Глава 2 / Классические фракталы 2. Написать псевдокод для L-систем (с использованием «newf» и т. п.), реализующих правила на рис Положить axiom = F. 3. Построить L-системы для фракталов из упр. 1, п Отобразить результат работы L-системы в графике. 4. Придумать и реализовать на компьютере три новые L-системы, результатом работы которых были бы ваши собственные варианты следующих фигур: а) снежинка или остров (с границей без разрывов); б) мозаика или острова (с разрывной границей); в) куст или сорняк. 5. (Компьютерный эксперимент.) Исследовать с точки зрения фрактальных свойств один из множества представленных в объектов. Возможные темы: а) растения с перекрестным опылением (соцветия); б) мозаика; в) восточный орнамент; г) фрактальная музыка Пыль Кантора Классическое множество Кантора, или пыль Кантора, названо по имени Георга Кантора, который описал его в 1883 году. Существование пыли Кантора отмечалось до этого Генри Смитом (Henry Smith) в 1875 году или еще ранее. Это множество хорошо известно студентам из курса математического анализа как пример множества нулевой меры Лебега , чья мощность равна мощности континуума . Фрактальные свойства пыли Кантора имеют огромное значение, особенно учитывая тот факт, что многие известные фракталы являются близкими родственниками этого множества. Построение классической пыли Кантора начинается с выбрасывания средней трети (не включая концы) единичного отрезка. То есть исходное множество есть отрезок , и первый шаг состоит в удалении открытого интервала (1/3,2/3). На следующем и всех остальных шагах мы выкидываем среднюю треть (не включая концы) всех отрезков текущего уровня. Таким образом, мы получаем (рис. 2.20) последовательность множеств:

39 2.3 Пыль Кантора 39 Рис Построение пыли Кантора Со = d = U С 2 = U U U Предельное множество С, которое представляет собой пересечение множеств С п, п = 0,1,2,..., называется классической пылью Кантора. В дальнейшем мы будем называть его просто канторовой пылью. Свойства канторовой пыли. 1. Канторова пыль есть самоподобный фрактал размерности d = log(2)/log(3) «0,6309, так как соотношение Nr d = 1 выполняется при N 2 и г = 1/3. 2. Канторова пыль не содержит интервалов положительной длины. Это очевидно из построения. 3. Сумма длин интервалов, удаленных при построении множества С, в точности равна 1. Чтобы показать это, рассмотрим следующее доказательство. Длина первого интервала, который мы выкинули,

40 40 Глава 2 / Классические фракталы составляет 1/3. Чтобы получить Сг, мы выкинули два интервала, каждый длиной 1/3 2. На следующем шаге мы выбросили 2 2 интервалов, каждый длиной 1/3 3, и т. д. Таким образом, сумма длин удаленных интервалов 5 составляет: 5 = 1/3 + 2/ / п ~ 1 /З п +. Но это выражение можно переписать в виде: 5 = (1/3)(1 + 2/3 + (2/3) 2 + (2/3) 3 +), и с помощью формулы для суммы геометрической прогрессии, а именно, 1-х мы получаем: Можно предположить, что если в С что-нибудь и осталось после удаления всех этих интервалов, то, наверное, не очень много. Однако это не так, что подтверждается следующим свойством. 4. Удивительный результат сравнения множества Кантора с интервалом состоит в том, что мощности этих множеств равны. Два множества обладают равной мощностью, если существует взаимно однозначное соответствие между точками этих множеств. В случае конечных множеств данное утверждение тривиально. Для бесконечных множеств, таких как интервал или множество Кантора, понятие мощности требует аккуратного обращения. В качестве простой иллюстрации сказанного достаточно заметить, что отрезки и равной мощности, несмотря на то, что второй интервал в два раза длиннее первого. Взаимно однозначное соответствие в этом случае задается отображением /(х) = 2х, где х . Прежде чем приступить к доказательству основной теоремы о мощности множества Кантора, вспомним, как представить точку х отрезка в системе счисления с основанием N, N > 2. Разобьем отрезок на N равных интервалов, каждый длины 1/N. Пронумеруем эти интервалы следующим образом: 0,1,2,..., N 1. Если оказалось, что точка х принадлежит интервалу с номером 5, то положим xi = 5. Затем разобьем этот интервал на N новых интервалов, каждый длины 1/iV 2. Пронумеруем эти интервалы, как и раньше:

41 2.3 Пыль Кантора 41 0,1,2,...,N 1. Если точка х принадлежит новому интервалу с номером 3, то положим х% = 3. Продолжая таким образом, получим бесконечную последовательность {a: n }^L x, причем каждое значение х п определяет интервал, содержащий х на n-ом шаге процесса разбиения. В результате, число х может быть представлено бесконечной последовательностью: XI Х2_ *3_ N + N 2 + N 3 " и каждое такое представление соответствует некоторой точке отрезка . Кратко его записывают следующим образом: х = 0,2:1X2X3... (по основанию 7V) и называют представлением х в системе счисления с основанием N или в TV-ичной системе. Очевидно, запись числа в десятичной системе счисления, которой мы привыкли пользоваться, является частным случаем данного определения. Обратим внимание на несколько математических аспектов, требующих особого рассмотрения. Во-первых, некоторые числа имеют более одного iv-ичного представления. Это числа вида j/n k, где j и к положительные целые. Для таких чисел можно указать два iv-ичных представления: одно оканчивается всеми нулями, а другое всеми N 1. Например, х = 1/2 в двоичной системе может быть представлено 2 двумя способами: 1/2 = 0, /2 = 0, Любое число вида, отличного от j/n k, записывается в iv-ичной системе счисления единственным образом. Также мы оставили без ответа вопрос, соответствует ли произвольное iv-ичное представление единственному х /. Этих вопросы решаются точно также, как и в случае обычного десятичного представления. 2 Мы сохранили используемое автором обозначение бесконечной периодической дроби.

42 42 Глава 2 / Классические фракталы Теорема Мощность множества Кантора С равна мощности континуума . Доказательство. Нам необходимо установить взаимно однозначное соответствие между точками из С и точками отрезка . Для этого нам потребуется рассмотреть двоичное (по основанию 2), а также троичное (по основанию 3) представления точек отрезка . Для того чтобы избежать двусмысленности в случае, когда точка имеет два двоичных или троичных представления, мы будем всегда выбирать то представление, которое заканчивается всеми единицами в двоичном случае и всеми двойками в троичном. Замечаем, что точка попадает в множество Кантора С тогда и только тогда, когда в ее троичном представлении отсутствуют единицы, то есть когда в нем присутствуют только нули и двойки. Тогда искомое соответствие точек из С с точками отрезка осуществляется заменой всех двоек в троичном представлении х на единицы. Полученное таким образом двоичное представление определяет некоторое вещественное число у. Например, если х С есть: х = 0, (в троичной системе), то полагаем у = 0, (в двоичной системе). Описанная процедура определяет взаимно однозначное соответствие между х 6 С и у . 5. Классическая канторова пыль представляет собой пример компактного, совершенного и вполне разрывного множества. Эти понятия объясняются в главе 3. Более того, можно утверждать, что топологически классическое множество Кантора определяется как компактное, совершенное и вполне разрывное множество. Это означает, что любое компактное, совершенное и вполне разрывное множество можно непрерывно преобразовать в пыль Кантора, причем существует обратное преобразование, с помощью которого можно восстановить исходное множество. Любое такое множество принято называть множеством Кантора. Не следует думать, однако, что все множества Кантора самоподобны. Более того, даже фрактальная размерность различных самоподобных множеств Кантора не обязательно совпадает, как показывает следующий пример.

Министерство образования и науки Российской Федерации ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «САРАТОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра информационных систем и технологий http://chair36.msiu.ru Н.В. Лукьянова Фракталы Фракталы Определение фрактала Понятия фрактал и фрактальная геометрия, появившиеся в конце 70-х, с середины 80-х

Фракталы Определение Fractus (лат.) - состоящий из фрагментов Фрактал (лат. fractus дробленый) это бесконечно самоподобная геометрическая фигура, каждый фрагмент которой повторяется при уменьшении масштаба.

ФРАКТАЛЫ Многие природные объекты и явления имеют не гладкий, а изломанный характер. Среди них листья деревьев, береговая линия, молния и др. Для описания этих объектов не подходят обычные дифференцируемые

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ФРАКТАЛЬНОЙ ГЕОМЕТРИИ. Основные понятия и определения фрактальной геометрии При исследовании функционирования

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ УЧЕБНО-НАУЧНЫЙ ЦЕНТР Математика 0 класс ПРЕДЕЛЫ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ Новосибирск Интуитивно

Класс: 7 класс. Раздел программы: Информационные технологии Тема урока: Компьютерная графика Планируемые результаты: Предметные осуществление логических действий в ходе решения учебных задач; систематизация

Кафедра информационных систем и технологий http://chair36.msiu.ru Н.В. Лукьянова Фракталы Фракталы Комплексные числа Комплексные числа расширение множества вещественных чисел. Любое комплексное число может

Доля П.Г. Харьковский Национальный Университет механико математический факультет 014 г. Дискретная математика. Конспект лекций. Оглавление. Алгебра множеств..1 Понятие множества... 1. Операции над множествами...

Научно-практическая конференция НОУ СОШ «Царицынская 1» Фрактальная графика Выполнили: учащиеся 8 класса Руководитель: Шевченко Т.И. г. Волгоград, 2014 Актуальность работы: Последние события в области

Тема 4. ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ -1- Тема 4. ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ 4.0. Постановка задачи Задача нахождения корней нелинейного уравнения вида y=f() часто встречается в научных

Тема. Уравнения с модулем Содержание.. Модуль.. Простейшие уравнения с модулем.. Метод интервалов.. Модуль Абсолютной величиной (модулем) числа называется расстояние на координатной прямой от точки до

6. Основы фрактальной геометрии. 6.1. Понятие о фрактальных объектах. 6.2 Фрактальная размерность. 6.2.1 Размерность подобия. 6.2.2. Размерность Хаусдорфа-Безиковича. 6.2.3. Размерность Минковского. 6.3

Математика, если на нее правильно посмотреть, отражает не только истину, но и несравненную красоту. Бертранд Рассел. Презентация создана учеником 11 «В» класса ГУСЕВЫМ АЛЕКСАНДРОМ Вы, конечно же, слышали

Уравнения В алгебре рассматривают два вида равенств тождества и уравнения Тождество это равенство которое выполняется при всех допустимых) значениях входящих в него букв Для тождества используют знаки

Глава 1 ИНТЕГРАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ Лекция 1 1 Введение Уравнение называется интегральным, если неизвестная функция входит в уравнение под знаком интеграла Разумеется, мы не будем рассматривать интегральные

Глава 0 ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ Алгоритмы А- Задание числовых последовательностей А- Арифметическая прогрессия А- Геометрическая прогрессия А- Суммирование А-5 Бесконечно убывающая геометрическая прогрессия

Решение нелинейных уравнений Не всегда алгебраические или трансцендентные уравнения могут быть решены точно Понятие точности решения подразумевает:) возможность написания «точной формулы», а точнее говоря

Метод Эйлера Задача нахождения частного решения дифференциального уравнения () f (6.) может быть приближенно решена численными методами. Для нахождения частного решения уравнения (6.) на отрезке [ a

Математическое моделирование объектов теплоэнергетики Лекция 1 Нелинейные алгебраические и трансцендентные уравнения. Термины и понятия 2 Моделирование это исследование объекта или системы объектов путем

И. В. Яковлев Материалы по математике MathUs.ru Квадратные уравнения и неравенства с параметрами. Данная статья посвящена вопросам расположения корней квадратного трёхчлена в зависимости от параметра.

Раздел Дифференциальное исчисление функции одной и нескольких переменных Функция действительного аргумента Действительные числа Целые положительные числа называются натуральными Добавим к натуральным

РАССКАЗ О ФРАКТАЛАХ С.В. Григорьев и Е.Г. Яшина Определение фрактала Строгое определение: Фракталом называется множество, размерность Хаусдорфа- Безиковича (D F) которого строго больше топологической

ЛЕКЦИЯ 5В Топологические пространства 3. Частичный порядок. Наименьшие топологии. Направленности 1. Частичный порядок Напомним Определение. Говорят, что на множестве R задано отношение частичного порядка,

Пределы и непрерывность. Предел функции Пусть функция = f) определена в некоторой окрестности точки = a. При этом в самой точке a функция не обязательно определена. Определение. Число b называется пределом

СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ 4 Тема 1 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ МНОЖЕСТВ Лекция 1 Множества 6 Лекция Числовые множества 14 Лекция 3 Грани числовых множеств 1 Лекция 4 Множество комплексных чисел 7 Тема ТЕОРИЯ ПРЕДЕЛОВ Лекция

ГЛАВА 1. Проективная геометрия 1.1. Проективное пространство Пусть дано (n + 1)-мерное векторное пространство V (6.1, часть I) и непустое множество P произвольной природы. Говорят, что множество P наделено

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра радиофизики Лебедев Б.Б. Нахождение резонансных частот и измерение диаграмм направленности фрактальных антенн Минковского Лабораторный

ПЕРЕМЕННЫЕ И ПОСТОЯННЫЕ ВЕЛИЧИНЫ В результате измерения физических величин (время, площадь, объем, масса, скорость и т.д.) определяются их числовые значения. Математика занимается величинами, отвлекаясь

Меры Хаусдорфа Начнем с нескольких наводящих соображений. Напомним (см. лекцию), что внешняя мера Лебега подмножества A R n определяется формулой λ n(a) = inf λ n (P i) : A i P i, P i P, где P класс всех

Об одном семействе нейронов с ограниченной сложностью взаимной перестройки А.П. Соколов Введение Пороговые функции алгебры логики являются математической моделью нейронов. Они представляют интерес благодаря

Растровая, векторная и фрактальная графика Компьютерная графика это специальная область информатики, изучающая методы и способы создания и обработки изображений на экране компьютера с помощью специальных

Разбор задачи «Урок физкультуры» Первое замечание, существенно упрощающее понимание решение данной задачи, состоит в том, что нас интересует только соотношение сил остальных учеников с силой Коли, но не

Лекция 13: Классификация квадрик на плоскости Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Вступительные замечания В предыдущих трех

ЛЕКЦИЯ 6А Топологические пространства 2. Направленности 1. Частичный порядок Напомним Определение. Говорят, что на множестве R задано отношение частичного порядка, если для некоторых пар (x, y) элементов

Федеральное агентство по образованию Московский Государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК) МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ по курсу ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА Числовые

Глава 3. ДИНАМИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ В основе метода динамического программирования (ДП) лежит идея рассмотрения, наряду с заданной индивидуальной оптимизационной задачей, целого семейства индивидуальных

Глава 8 Функции и графики Переменные и зависимости между ними. Две величины и называются прямо пропорциональными, если их отношение постоянно, т. е. если =, где постоянное число, не меняющееся с изменением

ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие....................................... 3 Обозначения....................................... 5 ГЛАВА ПЕРВАЯ ТОПОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОСТРАНСТВА И ОТОБРАЖЕНИЯ 1. Топологические пространства.........................

Лекция 10. Фракталы и хаотическая динамика. 1. Понятие фрактального множества. Фрактальная размерность. 2. Геометрия странных аттракторов. 3. Мультифрактальные спектры. 1. Понятие фрактального множества.

Лекция 3 БАЗОВЫЕ АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ СТРУКТУРЫ. ТИПЫ АЛГОРИТМОВ 1. Базовые алгоритмические структуры. 2. Представление алгоритмических структур с помощью команд. 3. Комбинации базовых команд. 4. Вспомогательные

ББК.4я7т+.4я7.6 М5 Учебник включён в федеральный перечень Мерзляк А.Г. М5 Алгебра: 9 класс: учебник для учащихся общеобразовательных организаций / А.Г. Мерзляк, В.М. Поляков. М. : Вентана-Граф, 07. 368

Глава 3 Теорема Жордана План. Замкнутая кривая, незамкнутая кривая, незамкнутая кривая без самопересечений, замкнутая кривая без самопересечений, теорема Жордана о кривой без самопересечений, лежащей на

Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Определение базиса Определение Базисом векторного пространства называется упорядоченная

Машина Тьюринга 1 Машина Тьюринга математическое понятие, а не реальная вычислительная машина. MT является математической моделью вычислительного устройства. MT была предложена Аланом Тьюрингом в 1936

Функции нескольких переменных Во многих вопросах геометрии естествознания и пр дисциплин приходится иметь дело с функциями двух трех и более переменных Примеры: Площадь треугольника S a h где a основание

Тема Целая и дробная части числа Занятие 1 (часа) Цель занятия Дидактическая Познакомить учащихся с целой и дробной частью числа Установить их свойства и соотношения между ними Научить строить простейшие

Секция 5. Web-технологии и компьютерный дизайн 267 УДК 004.921 М.С. Исраелян, В.Н. Беловодский Донецкий национальный технический университет, г. Донецк кафедра компьютерных систем мониторинга АНАЛИЗ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ

ФУНКЦИИ НЕСКОЛЬКИХ ПЕРЕМЕННЫХ Функции одной независимой переменной не охватывают все зависимости, существующие в природе. Поэтому естественно расширить известное понятие функциональной зависимости и ввести

И. В. Яковлев Материалы по математике MathUs.ru Параметры и квадратный трёхчлен. 2 Данная статья посвящена вопросам расположения корней квадратного трёхчлена в зависимости от параметра. Вычисление корней

Лекция3. 3. Метод Ньютона (касательных. Зададим некоторое начальное приближение [,b] и линеаризуем функцию f(в окрестности с помощью отрезка ряда Тейлора f(= f(+ f "((-. (5 Вместо уравнения (решим

УДК 51798868 ПРИНЦИП ОБОБЩЁННЫХ СЖИМАЮЩИХ ОТОБРАЖЕНИЙ В ПСЕВДОМЕТРИЧЕСКИХ ПРОСТРАНСТВАХ А И Перов Воронежский государственный университет При изучении систем уравнений (алгебраических дифференциальных

Ю. С. Ильяшенко Аттракторы и их фрактальная размерность МЦНМО Летняя школа «Современная математика» Дубна, июль 2004 Ю.С.Ильяшенко Аттракторы и их фрактальная размерность Электронное издание Москва, 2016

Тема 7 Ранг матрицы Базисный минор Теорема о ранге матрицы и ее следствия Системы m линейных уравнений с неизвестными Теорема Кронекера- Капелли Фундаментальная система решений однородной системы линейных

Хаос - это порядок, который нужно расшифровать.

Жозе Сарамаго, «Двойник»

«Грядущим поколениям ХХ век будет памятен лишь благодаря созданию теорий относительности, квантовой механики и хаоса... теория относительности разделалась с иллюзиями Ньютона об абсолютном пространстве-времени, квантовая механика развеяла мечту о детерминизме физических событий, и, наконец, хаос развенчал Лапласову фантазию о полной предопределенности развития систем» . Эти слова известного американского историка и популяризатора науки Джеймса Глейка отражают огромную важность вопроса, который лишь вкратце освещается в статье, предлагаемой вниманию читателя. Наш мир возник из хаоса. Однако если бы хаос не подчинялся своим собственным законам, если бы в нем не было особой логики, он ничего не смог бы породить.

Новое - это хорошо забытое старое

Позволю себе еще одну цитату из Глейка:

Мысль о внутреннем подобии, о том, что великое может быть вложено в малое, издавна ласкает человеческую душу... По представлениям Лейбница, капля воды содержит в себе весь блистающий разноцветьем мир, где искрятся водяные брызги и живут другие неизведанные вселенные. «Увидеть мир в песчинке» - призывал Блейк, и некоторые ученые пытались следовать его завету. Первые исследователи семенной жидкости склонны были видеть в каждом сперматозоиде своего рода гомункулуса, т. е. крошечного, но уже полностью сформировавшегося человечка.

Ретроспективу подобных воззрений можно обратить гораздо дальше в глубь истории. Один из основных принципов магии - неотъемлемой ступени развития любого общества - состоит в постулате: часть подобна целому. Он проявлялся в таких действиях, как захоронение черепа животного вместо всего животного, модели колесницы вместо самой колесницы и т. д. Сохраняя череп предка, родственники считали, что он продолжает жить рядом с ними и принимать участие в их делах.

Еще древнегреческий философ Анаксагор рассматривал первичные элементы мироздания как частицы, подобные другим частицам целого и самому целому, «бесконечные и по множеству, и по малости». Аристотель характеризовал элементы Анаксагора прилагательным «подобочастные» .

А наш современник, американский кибернетик Рон Эглэш, исследуя культуру африканских племен и южноамериканских индейцев, сделал открытие: с древних времен некоторые из них использовали фрактальные принципы построения в орнаментах, узорах, наносимых на одежду и предметы быта, в украшениях, ритуальных обрядах и даже в архитектуре. Так, структура деревень некоторых африканских племен представляет собой круг, в котором находятся маленькие круги - дома, внутри которых еще более мелкие круги - дома духов. У иных племен вместо кругов элементами архитектуры служат другие фигуры, но они также повторяются в разных масштабах, подчиненных единой структуре. Причем эти принципы построения не были простым подражанием природе, но согласовывались с бытующим мировоззрением и социальной организацией .

Наша цивилизация, казалось бы, ушла далеко от первобытного существования. Однако мы продолжаем жить в том же мире, нас по-прежнему окружает природа, живущая по своим законам, несмотря на все попытки человека приспособить ее к своим нуждам. Да и сам человек (не будем забывать об этом) остается частью этой природы.

Герт Эйленбергер, немецкий физик, занявшийся изучением нелинейности, как-то заметил:

Почему силуэт согнувшегося под напором штормового ветра обнаженного дерева на фоне мрачного зимнего неба воспринимается как прекрасный, а очертания современного многофункционального здания, несмотря на все усилия архитектора, вовсе не кажутся такими? Сдается мне, что... наше чувство прекрасного «подпитывается» гармоничным сочетанием упорядоченности и беспорядка, которое можно наблюдать в естественных явлениях: облаках, деревьях, горных цепях или кристаллах снежинок. Все такие контуры суть динамические процессы, застывшие в физических формах, и для них типична комбинация устойчивости и хаотичности.

У истоков теории хаоса

Что мы понимаем под хаосом ? Невозможность предсказать поведение системы, беспорядочные скачки в разных направлениях, которые никогда не превратятся в упорядоченную последовательность.

Первым исследователем хаоса считается французский математик, физик и философ Анри Пуанкаре. Еще в конце XIX в. при изучении поведения системы с тремя телами, взаимодействующими гравитационно, он заметил, что могут быть непериодические орбиты, которые постоянно и не удаляются от конкретной точки, и не приближаются к ней.

Традиционные методы геометрии, широко используемые в естественных науках, основаны на аппроксимации структуры исследуемого объекта геометрическими фигурами, например линиями, плоскостями, сферами, метрическая и топологическая размерности которых равны между собой. В большинстве случаев свойства исследуемого объекта и его взаимодействие с окружающей средой описываются интегральными термодинамическими характеристиками, что приводит к утрате значительной части информации о системе и к замене ее на более или менее адекватную модель. Чаще всего подобное упрощение вполне оправдано, однако известны многочисленные ситуации, когда применение топологически неадекватных моделей недопустимо. Пример такого несоответствия привел в своей кандидатской диссертации (теперь уже доктор химических наук) Владимир Константинович Иванов: оно обнаруживается при измерении площади развитой (например, пористой) поверхности твердых тел с помощью сорбционных методов, регистрирующих изотермы адсорбции. Оказалось, что величина площади зависит от линейного размера молекул-«измерителей» не квадратично, чего следовало бы ожидать из простейших геометрических соображений, а с показателем степени, иногда вплотную приближающемся к трем .

Прогнозирование погоды - одна из проблем, над которой человечество бьется с древних времен. Существует известный анекдот на эту тему, где прогноз погоды передается по цепочке от шамана - оленеводу, затем геологу, потом редактору радиопередачи, и наконец круг замыкается, поскольку выясняется, что шаман узнал прогноз по радио. Описание такой сложной системы, как погода, со множеством переменных, невозможно свести к простым моделям. С данной задачи началось использование компьютеров для моделирования нелинейных динамических систем. Один из основоположников теории хаоса, американский метеоролог и математик Эдвард Нортон Лоренц много лет отдал проблеме прогнозирования погоды. Еще в 60-х годах прошлого века, пытаясь понять причины ненадежности прогнозов погоды, он показал, что состояние сложной динамической системы может сильно зависеть от начальных условий: незначительное изменение одного из многих параметров способно кардинально изменить ожидаемый результат. Лоренц назвал эту зависимость эффектом бабочки: «Сегодняшнее трепетание крыльев мотылька в Пекине через месяц может вызвать ураган в Нью-Йорке» . Ему принесла известность работа, посвященная общему круговороту атмосферы. Исследуя описывающую процесс систему уравнений с тремя переменными, Лоренц графически отобразил результаты своего анализа: линии графика представляют собой координаты точек, определяемых решениями в пространстве этих переменных (рис. 1). Полученная двойная спираль, названная аттрактор Лоренца (или «странный аттрактор»), выглядела как нечто бесконечно запутанное, но всегда расположенное в определенных границах и никогда не повторяющееся. Движение в аттракторе абстрактно (переменными могут быть скорость, плотность, температура и др.), и тем не менее оно передает особенности реальных физических явлений, таких как движение водяного колеса, конвекция в замкнутой петле, излучение одномодового лазера, диссипативные гармонические колебания (параметры которых играют роль соответствующих переменных).

Из тысяч публикаций, составивших специальную литературу по проблеме хаоса, вряд ли какая-либо цитировалась чаще, чем написанная Лоренцем в 1963 г. статья «Детерминистский непериодический поток» . Хотя благодаря компьютерному моделированию уже во времена этой работы предсказание погоды из «искусства превратилось в науку», долгосрочные прогнозы по-прежнему оставались недостоверными и ненадежными. Причина этого заключалась в том самом эффекте бабочки.

В тех же 60-х годах математик Стивен Смэйл из Калифорнийского университета собрал в Беркли исследовательскую группу из молодых единомышленников. Ранее он был удостоен медали Филдса за выдающиеся исследования в области топологии. Смэйл занимался изучением динамических систем, в частности нелинейных хаотических осцилляторов. Для воспроизведения всей неупорядоченности осциллятора ван дер Поля в фазовом пространстве он создал структуру, известную под названием «подкова» - пример динамической системы, имеющей хаотическую динамику.

«Подкова» (рис. 2) - точный и зримый образ сильной зависимости от начальных условий: никогда не угадаешь, где окажется начальная точка после нескольких итераций. Этот пример послужил толчком к изобретению русским математиком, специалистом по теории динамических систем и дифференциальных уравнений, дифференциальной геометрии и топологии Дмитрием Викторовичем Аносовым «диффеоморфизмов Аносова» . Позже из этих двух работ выросла теория гиперболических динамических систем. Прошло десятилетие, прежде чем результаты работы Смэйла удостоились внимания представителей других дисциплин. «Когда это все же случилось, физики поняли, что Смэйл повернул целый раздел математики лицом к реальному миру» .

В 1972 г. математик из Мэрилендского университета Джеймс Йорк прочитал вышеупомянутую статью Лоренца, которая поразила его. Йорк увидел в статье живую физическую модель и посчитал своей святой обязанностью донести до физиков то, чего они не разглядели в работах Лоренца и Смэйла. Он направил копию статьи Лоренца Смэйлу. Тот изумился, обнаружив, что безвестный метеоролог (Лоренц) десятью годами раньше обнаружил ту неупорядоченность, которую он сам посчитал однажды математически невероятной, и разослал копии всем своим коллегам.

Биолог Роберт Мэй, друг Йорка, занимался изучением изменений численности популяций животных. Мэй шел по стопам Пьера Ферхлюста, который еще в 1845 г. обратил внимание на непредсказуемость изменения численности животных и пришел к выводу, что коэффициент прироста популяции - величина непостоянная. Иными словами, процесс оказывается нелинейным. Мэй пытался уловить, что случается с популяцией в момент приближения колебаний коэффициента роста к некоторой критической точке (точке бифуркации). Варьируя значения этого нелинейного параметра, он обнаружил, что возможны коренные перемены в самой сущности системы: увеличение параметра означало возрастание степени нелинейности, что, в свою очередь, изменяло не только количественные, но и качественные характеристики результата. Подобная операция влияла как на конечное значение численности популяции, находившейся в равновесии, так и на ее способность вообще достигнуть последнего. При определенных условиях периодичность уступала место хаосу, колебаниям, которые никогда не затухали.

Йорк математически проанализировал описанные явления в своей работе, доказав, что в любой одномерной системе происходит следующее: если появляется регулярный цикл с тремя волнами (плавными подъемами и спадами значений какого-либо параметра), то в дальнейшем система начнет демонстрировать как правильные циклы любой другой продолжительности, так и полностью хаотичные. (Как выяснилось через несколько лет после опубликования статьи на международной конференции в восточном Берлине, советский (украинский) математик Александр Николаевич Шарковский несколько опередил Йорка в своих исследованиях ). Йорк написал статью для известного научного издания «Американский математический ежемесячник» . Однако Йорк достиг большего, чем просто математический результат: он продемонстрировал физикам, что хаос вездесущ, стабилен и структурирован. Он дал повод поверить в то, что сложные системы, традиционно описывающиеся трудными для решения дифференциальными уравнениями, могут быть представлены с помощью наглядных графиков.

Мэй пытался привлечь внимание биологов к тому, что популяции животных переживают не одни лишь упорядоченные циклы. На пути к хаосу возникает целый каскад удвоения периодов. Именно в точках бифуркации некоторое увеличение плодовитости особей могло привести, например, к смене четырехгодичного цикла популяции непарного шелкопряда восьмигодичным. Американец Митчел Фейгенбаум решил начать с подсчета точных значений параметра, порождавших такие изменения. Его расчеты показывали, что не имело значения, какова начальная популяция, - она все равно неуклонно приближалась к аттрактору. Затем, с первым удвоением периодов, аттрактор, подобно делящейся клетке, раздваивался. Потом происходило следующее умножение периодов, и каждая точка аттрактора вновь начинала делиться. Число - инвариант, полученный Фейгенбаумом, - позволило ему предугадывать, когда именно это произойдет. Ученый обнаружил, что может прогнозировать этот эффект для сложнейшего аттрактора - в двух, четырех, восьми точках... Говоря языком экологии, он мог прогнозировать действительную численность, которая достигается в популяциях во время ежегодных колебаний. Так Фейгенбаум открыл в 1976 г. «каскад удвоения периода», опираясь на работу Мэя и свои исследования турбулентности. Его теория отражала естественный закон, который относится ко всем системам, испытывающим переход от упорядоченного состояния к хаосу. Йорк, Мэй и Файгенбаум первыми на Западе в полной мере осознали важность удвоения периодов и сумели передать эту идею всему научному сообществу. Мэй заявлял, что хаос необходимо преподавать.

Советские математики и физики продвигались в своих исследованиях независимо от зарубежных коллег. Начало изучению хаоса положили работы А. Н. Колмогорова 50-х годов. Но и идеи зарубежных коллег не оставались без их внимания. Пионерами теории хаоса считаются советские математики Андрей Николаевич Колмогоров и Владимир Игоревич Арнольд и немецкий математик Юрген Мозер, построившие теорию хаоса, называемую КАМ (теория Колмогорова - Арнольда - Мозера). Другой наш выдающийся соотечественник, блестящий физик и математик Яков Григорьевич Синай, применил в термодинамике соображения, аналогичные «подкове Смейла». Едва в 70-х годах с работой Лоренца познакомились западные физики, как она приобрела известность и в СССР. В 1975 г., когда Йорк и Мэй еще прилагали немалые усилия к тому, чтобы добиться внимания коллег, Синай и его товарищи организовали в Горьком исследовательскую группу для изучения этой проблемы.

В прошлом веке, когда узкая специализация и разобщение между различными дисциплинами стали в науке нормой, математики, физики, биологи, химики, физиологи, экономисты бились над схожими задачами, не слыша друг друга. Идеи, требующие изменения привычного мировоззрения, всегда с трудом пробивают себе путь. Однако постепенно стало ясно, что такие вещи, как изменение популяций животных, колебания цен на рынке, перемена погоды, распределение небесных тел по размерам и многое, многое другое, - подчиняются одним закономерностям. «Осознание этого факта заставило менеджеров пересмотреть отношение к страховке, астрономов - под другим углом зрения взглянуть на Солнечную систему, политиков - изменить мнение о причинах вооруженных конфликтов» .

К середине 80-х годов ситуация сильно изменилась. Идеи фрактальной геометрии объединили ученых, озадаченных собственными наблюдениями и не знавшими, как их интерпретировать. Для исследователей хаоса математика стала экспериментальной наукой, компьютеры заменили собой лаборатории. Графические изображения приобрели первостепенную важность. Новая наука дала миру особый язык, новые понятия: фазовый портрет, аттрактор, бифуркация, сечение фазового пространства, фрактал...

Бенуа Мандельброт, опираясь на идеи и работы предшественников и современников, показал, что такими сложными процессами, как рост дерева, образование облаков, вариации экономических характеристик или численности популяций животных управляют сходные, по сути, законы природы. Это определенные закономерности, по которым живет хаос. С точки зрения природной самоорганизации они намного проще, чем искусственные формы, привычные цивилизованному человеку. Сложными их можно признать лишь в контексте евклидовой геометрии, поскольку фракталы определяются посредством задания алгоритма, и, следовательно, могут быть описаны с помощью небольшого объема информации.

Фрактальная геометрия природы

Давайте попробуем разобраться, что же такое фрактал и «с чем его едят». А съесть некоторые из них действительно можно, как, например, типичного представителя, показанного на фотографии.

Слово фрактал происходит от латинского fractus - дробленый, сломанный, разбитый на куски. Под фракталом подразумевается математическое множество, обладающее свойством самоподобия, т. е. масштабной инвариантности.

Термин «фрактал» был придуман Мандельбротом в 1975 г. и получил широкую популярность с выходом в 1977 г. его книги «Фрактальная геометрия природы» . «Дайте чудовищу какое-нибудь уютное, домашнее имя, и вы удивитесь, насколько легче будет его приручить!» - говорил Мандельброт. Это стремление сделать исследуемые объекты (математические множества) близкими и понятными привело к рождению новых математических терминов, таких как пыль , творог , сыворотка , наглядно демонстрирующих их глубинную связь с природными процессами.

Математическое понятие фрактала выделяет объекты, обладающие структурами различных масштабов, как больших, так и малых, и, таким образом, отражает иерархический принцип организации. Конечно, различные ветви дерева, например, не могут быть точно совмещены друг с другом, но их можно считать подобными в статистическом смысле. Точно так же формы облаков, очертания гор, линия морского берега, рисунок пламени, сосудистая система, овраги, молния, рассматриваемые при различных масштабах, выглядят подобными. Хотя эта идеализация и может оказаться упрощением действительности, она существенно увеличивает глубину математического описания природы.

Понятие «природный фрактал» Мандельброт ввел для обозначения естественных структур, которые могут быть описаны с помощью фрактальных множеств. Эти природные объекты включают в себя элемент случайности. Созданная Мандельбротом теория позволяет количественно и качественно описывать все те формы, которые ранее назывались спутанными, волнистыми, шероховатыми и т. д.

Динамические процессы, о которых шла речь выше, так называемые процессы с обратной связью, возникают в различных физических и математических задачах. Все они имеют одно общее - конкуренцию нескольких центров (получивших имя «аттракторы») за доминирование на плоскости. То состояние, в котором система оказалась после некоторого числа итераций, зависит от ее «места старта». Поэтому каждому аттрактору соответствует некоторая область начальных состояний, из которых система обязательно попадет в рассматриваемое конечное состояние. Таким образом, фазовое пространство системы (абстрактное пространство параметров, ассоциированных с конкретной динамической системой, точки в котором однозначно характеризуют все возможные ее состояния) разбивается на области притяжения аттракторов. Налицо своеобразный возврат к динамике Аристотеля, согласно которой каждое тело стремится к предназначенному ему месту . Простые границы между «сопредельными территориями» в результате такого соперничества возникают редко. Именно в этой пограничной области и происходит переход от одной формы существования к другой: от порядка к хаосу. Общий вид выражения для динамического закона очень прост: х n+1 → f х n C . Вся сложность состоит в нелинейной зависимости между начальным значением и результатом. Если начать итерационный процесс указанного вида с некоторого произвольного значения \(x_0 \), то результатом его будет последовательность \(x_1 \), \(x_2 \), ..., которая либо будет сходиться к некоторому предельному значению \(X \), стремясь к состоянию покоя, либо придет к некоторому циклу значений, которые будут повторяться вновь и вновь, либо будет все время вести себя беспорядочно и непредсказуемо . Именно такие процессы исследовали еще во время Первой мировой войны французские математики Гастон Жюлиа и Пьер Фато.

Изучая множества, открытые ими, Мандельброт в 1979 г. пришел к изображению на комплексной плоскости образа, который является, как будет ясно из дальнейшего, своего рода оглавлением целого класса форм, именующегося множествами Жюлиа. Множество Жюлиа - это множество точек, возникающее в результате итерирования квадратичного преобразования: х n → х n−1 2 + C , динамика в окрестности которых неустойчива по отношению к малым возмущениям начального положения. Каждое последовательное значение \(x \) получается из предыдущего; комплексное число \(C \) называется управляющим параметром . Поведение последовательности чисел зависит от параметра \(C \) и начальной точки \(x_0 \). Если зафиксировать \(C \) и изменять \(x_0 \) в поле комплексных чисел, мы получим множество Жюлиа. Если же зафиксировать \(x_0 \) = 0 и изменять \(C \), получим множество Мандельброта (\(M \)). Оно подсказывает нам, какого вида множества Жюлиа следует ожидать при конкретном выборе \(C \). Каждое комплексное число \(C \) либо принадлежит области \(M \) (черной на рис. 3), либо нет. \(C \) принадлежит \(M \) тогда и только тогда, когда «критическая точка» \(x_0 \) = 0 не стремится к бесконечности. Множество \(M \) состоит из всех точек \(C \), которые ассоциируются со связными множествами Жюлиа, если же точка \(C \) лежит вне множества \(M \), ассоциированное с ней множество Жюлиа несвязно. Граница множества \(M \) определяет момент математического фазового перехода для множеств Жюлиа х n → х n−1 2 + C . Когда параметр \(C \) покидает \(M \), множества Жюлиа теряют свою связность, образно говоря, взрываются и превращаются в пыль. Качественный скачок, происходящий на границе \(M \), влияет и на примыкающую к границе область. Сложную динамическую структуру пограничной области можно приближенно показать, окрашивая (условно) в разные цвета зоны с одинаковым временем «убегания в бесконечность начальной точки \(x_0 \) = 0». Те значения \(C \) (один оттенок), при которых критической точке требуется данное число итераций, чтобы оказаться вне круга радиусом \(N \), заполняют промежуток между двумя линиями. По мере приближения к границе \(M \) необходимое число итераций увеличивается. Точка все большее время вынуждена блуждать извилистыми путями вблизи множества Жюлиа. Множество Мандельброта воплощает в себе процесс перехода от порядка к хаосу.

Интересно проследить путь, которым Мандельброт шел к своим открытиям. Бенуа родился в Варшаве в 1924 г., в 1936 семья эмигрировала в Париж. Окончив Политехническую школу, а затем и университет в Париже, Мандельброт переехал в США, где отучился еще и в Калифорнийском технологическом институте. В 1958 г. он устроился в научно-исследовательский центр IBM в Йорктауне. Несмотря на чисто прикладную деятельность компании, занимаемая должность позволяла ему вести исследования в самых разных областях. Работая в области экономики, молодой специалист занялся изучением статистики цен на хлопок за большой период времени (более 100 лет). Анализируя симметрию длительных и кратковременных колебаний цен, он заметил, что эти колебания в течение дня казались случайными и непредсказуемыми, однако последовательность таких изменений не зависела от масштаба. Для решения этой задачи он впервые использовал свои разработки будущей фрактальной теории и графическое отображение исследуемых процессов.

Интересуясь самыми разными областями науки, Мандельброт обратился к математической лингвистике, затем наступил черед теории игр. Он также предложил собственный подход к экономике, указав на упорядоченность масштабов в распространении малых и больших городов. Изучая малоизвестную работу английского ученого Льюиса Ричардсона, вышедшую после смерти автора, Мандельброт столкнулся с феноменом береговой линии. В статье «Какова длина береговой линии Великобритании?» он подробно исследует этот вопрос, над которым мало кто задумывался до него, и приходит к неожиданным выводам: длина береговой линии равна... бесконечности! Чем точнее вы стараетесь ее измерить, тем большим получается ее значение!

Для описания подобных явлений Мандельброту пришло в голову отталкиваться от идеи размерности. Фрактальная размерность объекта служит количественной характеристикой одной из его особенностей, а именно - заполнения им пространства.

Определение понятия фрактальной размерности восходит к работе Феликса Хаусдорфа, опубликованной в 1919 г., и было окончательно сформулировано Абрамом Самойловичем Безиковичем. Фрактальная размерность - мера детализации, изломанности, неровности фрактального объекта. В евклидовом пространстве топологическая размерность всегда определяется целым числом (размерность точки - 0, линии - 1, плоскости - 2, объемного тела - 3). Если проследить, например, проекцию на плоскость движения броуновской частицы, которая вроде бы должна состоять из отрезков прямой, т. е. иметь размерность 1, очень скоро окажется, что след ее заполняет почти всю плоскость. Но размерность плоскости - 2. Расхождение между этими величинами и дает нам право отнести данную «кривую» к фракталам, а ее промежуточную (дробную) размерность называть фрактальной. Если рассмотреть хаотическое движение частицы в объеме, фрактальная размерность траектории окажется больше 2, но меньше 3. Артерии человека, например, имеют фрактальную размерность примерно 2,7. Упомянутые в начале статьи результаты Иванова, относящиеся к измерению площади пор силикагеля, которые не могут быть истолкованы в рамках обычных евклидовых представлений, при использовании теории фракталов находят разумное объяснение .

Итак, с математической точки зрения, фракталом называется множество, для которого размерность Хаусдорфа - Безиковича строго больше его топологической размерности и может быть (а чаще всего и является) дробной.

Необходимо особо подчеркнуть, что фрактальная размерность объекта не описывает его форму, и объекты, имеющие одинаковую размерность, но порожденные различными механизмами образования, зачастую совершенно не похожи друг на друга. Физические фракталы обладают скорее статистическим самоподобием.

Дробное измерение позволяет вычислять характеристики, которые не могут быть четко определены иным путем: степени неровности, прерывистости, шероховатости или неустойчивости какого-либо объекта. Например, извилистая береговая линия, несмотря на неизмеримость ее длины, обладает присущей только ей шероховатостью. Мандельброт указал пути расчета дробных измерений объектов окружающей действительности. Создавая свою геометрию, он выдвинул закон о неупорядоченных формах, которые встречаются в природе. Закон гласил: степень нестабильности постоянна при различных масштабах.

Особую разновидность фракталов составляют временные фракталы . В 1962 г. Мандельброт столкнулся с задачей по устранению шумов в телефонных линиях, которые вызвали проблемы для компьютерных модемов. Качество передачи сигнала зависит от вероятности возникновения ошибок. Инженеры бились над проблемой уменьшения шумов, придумывая головоломные и дорогостоящие приемы, но не получали впечатляющих результатов. Опираясь на работу основателя теории множеств Георга Кантора, Мандельброт показал, что возникновения шумов - порождения хаоса - невозможно избежать в принципе, поэтому предложенные способы борьбы с ними не принесут результата. В поисках закономерности возникновения шумов он получает «канторову пыль» - фрактальную последовательность событий. Интересно, что тем же закономерностям подчиняется распределение звезд в Галактике:

«Вещество», однородно распределенное вдоль инициатора (единичный отрезок временной оси), подвергается воздействию центробежного вихря, который «сметает» его к крайним третям интервала... Створаживанием можно называть любой каскад неустойчивых состояний, приводящий в итоге к сгущению вещества, а термин творог может определять объем, внутри которого некая физическая характеристика становится - в результате створаживания - чрезвычайно концентрированной.

Хаотические явления, такие как турбулентность атмосферы, подвижность земной коры и т. д., демонстрируют сходное поведение в различных временных масштабах подобно тому, как объекты, обладающие инвариантностью к масштабу, обнаруживают сходные структурные закономерности в различных пространственных масштабах.

В качестве примера приведем несколько характерных ситуаций, где полезно использовать представления о фрактальной структуре. Профессор Колумбийского университета Кристофер Шольц специализировался на изучении формы и строения твердого вещества Земли, он изучал землетрясения. В 1978 г. он прочитал книгу Мандельброта «Фракталы: форма, случайность и размерность» и попытался применить теорию к описанию, классификации и измерению геофизических объектов. Шольц выяснил, что фрактальная геометрия снабдила науку эффективным методом описания специфичного бугристого ландшафта Земли. Фрактальное измерение ландшафтов планеты открывает двери к постижению ее важнейших характеристик. Металлурги обнаружили то же самое на другом масштабном уровне - применительно к поверхностям различных типов стали. В частности, фрактальное измерение поверхности металла зачастую позволяет судить о его прочности. Огромное количество фрактальных объектов продуцирует явление кристаллизации. Самый распространенный тип фракталов, возникающих при росте кристаллов, - дендриты, они чрезвычайно широко распространены в живой природе. Ансамбли наночастиц часто демонстрируют реализацию «пыли Леви». Эти ансамбли в сочетании с абсорбированным растворителем образуют прозрачные компакты - стекла Леви, потенциально важные материалы фотоники .

Поскольку фракталы выражаются не в первичных геометрических формах, а в алгоритмах, наборах математических процедур, понятно, что такая область математики стала развиваться семимильными шагами вместе с появлением и развитием мощных компьютеров. Хаос, в свою очередь, вызвал к жизни новые компьютерные технологии, специальную графическую технику, которая способна воспроизводить удивительные структуры невероятной сложности, порождаемые теми или иными видами беспорядка. В век Интернета и персональных компьютеров то, что представляло значительную сложность во времена Мандельброта, стало легко доступным любому желающему. Но самым важным в его теории стало, разумеется, не создание красивых картинок, а вывод, что данный математический аппарат пригоден для описания сложных природных явлений и процессов, которые раньше не рассматривались в науке вообще. Репертуар алгоритмических элементов неисчерпаем.

Овладев языком фракталов, можно описать форму облака так же четко и просто, как архитектор описывает здание с помощью чертежей, в которых применяется язык традиционной геометрии. <...> Прошло всего несколько десятилетий с тех пор, как Бенуа Мандельброт заявил: «Геометрия природы фрактальна!», на сегодняшний день мы уже можем предположить намного больше, а именно что фрактальность - это первоочередной принцип построения всех без исключения природных объектов.

В заключение позвольте представить вашему вниманию набор фотографий, иллюстрирующих этот вывод, и фракталов, построенных с помощью компьютерной программы Fractal Explorer . А проблеме использования фракталов в физике кристаллов будет посвящена наша следующая статья.

Post Scriptum

С 1994 по 2013 г. в пяти томах вышел уникальный труд отечественных ученых «Атлас временных вариаций природных антропогенных и социальных процессов» - не имеющий аналогов источник материалов, который включает в себя данные мониторинга космоса, биосферы, литосферы, атмосферы, гидросферы, социальной и техногенной сфер и сферы, связанной со здоровьем и качеством жизни человека. В тексте подробно приводятся данные и результаты их обработки, сопоставляются особенности динамики временных рядов и их фрагментов. Унифицированное представление результатов дает возможность получить сопоставимые результаты для выявления общих и индивидуальных черт динамики процессов и причинно-следственных связей между ними. На экспериментальном материале показано, что процессы в разных сферах, во-первых, схожи, а во-вторых, в большей или меньшей степени связаны друг с другом.

Итак, атлас обобщил результаты междисциплинарных исследований и представил сравнительный анализ совершенно различных данных в широчайшем диапазоне времени и пространства. Книга показывает, что «протекающие в земных сферах процессы обусловлены большим числом взаимодействующих факторов, которые в разных областях (и в разное время) вызывают разную реакцию», что говорит о «необходимости комплексного подхода к анализу геодинамических, космических, социальных, экономических и медицинских наблюдений». Остается выразить надежду на то, что эти фундаментальные по значимости работы будут продолжены.

. Юргенс Х., Пайтген Х.-О., Заупе Д. Язык фракталов // В мире науки. 1990. № 10. С. 36–44.
. Атлас временных вариаций природных антропогенных и социальных процессов. Т. 1: Порядок и хаос в литосфере и других сферах. М., 1994; Т. 2: Циклическая динамика в природе и обществе. М., 1998; Т. 3: Природные и социальные сферы как части окружающей среды и как объекты воздействий. М., 2002; Т. 4: Человек и три окружающие его среды. М., 2009. Т. 5: Человек и три окружающие его среды. М., 2013.