Фрактальные степенные зависимости сообщение
Обновлено: 02.05.2024
Это означает, что структура фрактала в одном масштабе подобна его структуре в другом, большем масштабе. Иными словами, увеличив в какое-то число раз любой элемент фрактальной структуры, мы получим элемент структуры того же фрактала.
Это свойство очевидно для точных, математических фракталов, с которыми мы познакомились выше.
Для случайных фракталов типа траектории броуновского движения, береговой линии или фрактальных кластеров, самоподобие нужно понимать статистически: увеличение случайного элемента фрактальной структуры дает случайный элемент структуры того же фрактала (см. увеличенный фрагмент
траектории броуновской частицы)
Самоподобие означает, что в структуре фрактала отсутствуют какие-либо характерные размеры, с которыми можно сравнить размеры ее элементов.
При отсутствии характерных размеров система должна обладать одинаковыми свойствами во всех масштабах, так как ни одна область масштабов не выделена по сравнению с другими.
Поэтому часто самоподобие называют масштабной
Траектория движения броуновской частицы.
Самоподобие (или масштабная инвариантность) означает, что любая количественная характеристика фрактала Q при изменении размера L в какое-то число раз меняется независимо от величины L.
Математически соотношение, выражающее это свойство, можно представить в виде
Рассматривая это как функциональное уравнение для функции Q(L), мы получаем степенную зависимость.
Размерность D q зависит, разумеется, от того, о какой характеристике фрактала Q мы говорим.
Так, если Q означает массу фрактала М с линейным размером L, то D M совпадает с хаусдорфовой размерностью
D которую иногда по этой причине называют массовой размерностью.
Мы использовали уже это определение фрактальной размерности, когда говорили о распределении галактик во Вселенной.
Таким образом, самоподобие фракталов приводит к тому, что их свойства описываются степенными законами.
Важным понятием фрактальной геометрии и фрактальной физики является перколяция.
Бродбент и Хаммерсли рассмотрели общую ситуацию, возникающую при случайном распространении жидкости через среду, когда абстрактные термины "жидкость" и "среда" могут быть интерпретированы в соответствии с физическим смыслом задачи.
В обычных процессах диффузии случайность есть не что иное, как случайные блуждания частиц жидкости.
Примером могут служить нерегулярное тепловое движение молекул в жидкости.
Другой пример случайности Хаммерсли назвал протеканием, или перколяционным процессом, поскольку жидкость в среде ведет себя, как вода в перколяторе (кофеварке).
Диффундирующая частица в первом случае – обычной диффузии - может достигать любой точки в среде.
Иначе обстоит дело в случае перколяции.
Наиболее характерной особенностью перколяционных процессов является существование порога протекания , ниже которого процесс распространения жидкости ограничен конечной областью среды.
Жизненно важным примером является просачивание радиоактивных отходов в трещины и разломы горной породы.
Вопрос заключается в том, останется ли они локализованными в каком-то объеме или будут распространяться все дальше и дальше.
И в этой задаче можно ожидать, что существует критический порог концентрации трещин. Величину порога
протекания можно определить с помощью численного моделирования.
Для описания фрактальных структур, встречающихся на микро и наномасштабах, широко используют понятие кластер.
Это - скопление близко расположенных, тесно связанных друг с другом частиц любой природы (атомов, молекул, ионов, ультрадисперсных и наночастиц) общим количеством 2-100 частиц.
В последнее время термин кластер распространяется и на системы, состоящие из большого числа связанных макроскопических частиц.
Введено также понятие фрактального кластера, под которым понимают структуру, образующуюся в результате ассоциации частиц при условии диффузионного характера их движения.
Основной чертой фрактального кластера является то, что средняя плотность частиц в нем (г) падает по мере удаления
от образующего центра по закону, где а - размер частицы, г - расстояние от центра.
Связь между размером кластера и числом частиц N (или массой фрактала) можно представить в виде:
где R - расстояние от центра кластера; D = d - а - фрактальная размерность кластера; d - размерность объемлющего пространства.
Paзмерность кластерa D не зависит ни от его формы, ни от типа упаковки в нем частиц.
Она лишь служит количественной характеристикой того, как кластер заполняет занимаемое им пространство.
Поскольку фрактальная система обладает свойством самоподобия, то его можно сформулировать следующим образом: если в окрестности точки, занятой кластером, выделить область относительно небольшого объема, то попадающие в него участки кластера будут подобны в физическом смысле.
Таким образом, фрактальный кластер, построенный по случайному закону, имеет внутренний порядок, а свойство самоподобия следует понимать статистически.
Фрактальная размерность кластера служит количественной характеристикой того, как кластер заполняет занимаемое им пространство.
Надо отчетливо понимать, что если кластер пористый или случайный, то это отнюдь не означает, что он фрактальный.
Фрактальный кластер в большинстве случаев отличается тем свойством, что с ростом размером его плотность убывает по закону, описываемому показателем степени в соотношении число частиц - радиус.
Фрактальная размерность кластера в принципе не описывает его форму.
Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.
- Для учеников 1-11 классов и дошкольников
- Бесплатные сертификаты учителям и участникам
Реферат на тему:
Понятие фрактала. 4
История появления фракталов………………………………………. 6
Множество Мальдеброда……………………………………………. 9
Бассейны (фракталы) Ньютона………………………………………13
Практическое применение фракталов…………………………………. 15
Список используемой литературы…………………………………………. …20
Язык науки стремительно меняется в современном мире. История развития физики насчитывает уже не одно столетие. За это время изучено огромное количество разнообразных явлений природы, открыты фундаментальные законы физики, объясняющие различные экспериментальные факты.
Большинство систем в природе сочетают два свойства: во-первых, они очень велики, часто многогранны, многообразны и сложны, а во- вторых они формируются под действием очень небольшого количества простых закономерностей, и далее развиваются, подчиняясь этим простым закономерностям. Это самые разные системы, начиная от кристаллов и просто кластеров (различного рода скоплений, таких как облака, реки, горы, материки, звёзды), заканчивая экосистемами и биологическими объектами (от листа папоротника до человеческого мозга). Фракталы являются как раз такими объектами: с одной стороны — сложные (содержащие бесконечно много элементов), с другой стороны — построенные по очень простым законам. Благодаря этому свойству, фракталы обнаруживают много общего со многими природными объектами. Но фрактал выгодно отличается от природного объекта тем, что фрактал имеет строгое математическое определение и поддаётся строгому описанию и анализу. Поэтому теория фракталов позволяет предсказать скорость роста корневых систем растений, трудозатраты на осушение болот, зависимость массы соломы от высоты побегов и многое другое. Это новое направление в математике, совершившее в научной парадигме переворот, сравнимый по значимости с теорией относительности и квантовой механикой. Объекты фрактальной геометрии по своему внешнему виду резко отличаются от привычных нам 'правильных' геометрических фигур. Фактически, это прорыв в математическом описании систем, которые на протяжении долгого времени такому описанию не поддавались.
Фрактальная геометрия не есть "чистая" геометрическая теория. Это скорее концепция, новый взгляд на хорошо известные вещи, перестройка восприятия, заставляющая исследователя по новому видеть мир.
Понятие фрактала
Сравнительно недавно в математике возник образ объекта, более объемистого, но тем не менее сходного с линией. Некоторым ученым было трудно примириться с понятием линии, не имеющей ширины, поэтому постепенно ими стали изучаться геометрические формы и структуры, имеющие дробную пространственную размерность. На смену непрерывным кривым, обладающим всеми своими производными, пришли ломаные или очень изрезанные кривые. Ярким примером такой кривой является траектория броуновской частицы. Так в науке возникло понятие фрактала.
Фрактал (лат. fractus — дробленый, сломанный, разбитый) — сложная геометрическая фигура, обладающая свойством самоподобия, то есть составленная из нескольких частей, каждая из которых подобна всей фигуре целиком (рис. 1). В более широком смысле под фракталами понимают множества точек в евклидовом пространстве, имеющие дробную метрическую размерность (в смысле Минковского или Хаусдорфа), либо метрическую размерность.
Обладает нетривиальной структурой на всех шкалах. В этом отличие от регулярных фигур (таких, как окружность, эллипс, график гладкой функции): если мы рассмотрим небольшой фрагмент регулярной фигуры в очень крупном масштабе, он будет похож на фрагмент прямой. Для фрактала увеличение масштаба не ведёт к упрощению структуры, на всех шкалах мы увидим одинаково сложную картину.
Является самоподобной или приближённо самоподобной.
Обладает дробной метрической размерностью.
Многие объекты в природе обладают фрактальными свойствами, например, побережья, облака, кроны деревьев, кровеносная система и система альвеол человека или животных.
Фракталы, особенно на плоскости, популярны благодаря сочетанию красоты с простотой построения при помощи компьютера.
История появления фракталов
Первые идеи фрактальной геометрии возникли в 19 веке. Кантор с помощью простой рекурсивной (повторяющейся) процедуры превратил линию в набор несвязанных точек (так называемая Пыль Кантора). Он брал линию и удалял центральную треть и после этого повторял то же самое с оставшимися отрезками. (Рис. 2)
Пеано нарисовал особый вид линии.(Рис. 3)
Рис. 3
Для ее рисования Пеано использовал следующий алгоритм.
На первом шаге он брал прямую линию и заменял ее на 9 отрезков длиной в 3 раза меньшей, чем длина исходной линии (часть 1 и 2 рисунка ). Далее он делал то же самое с каждым отрезком получившейся линии. И так до бесконечности. Уникальность линии в том, что она заполняет всю плоскость. Доказано, что для каждой точки на плоскости можно найти точку, принадлежащую линии Пеано.
Кривая Пеано и пыль Кантора выходили за рамки обычных геометрических объектов. Они не имели четкой размерности. Пыль Кантора строилась вроде бы на основании одномерной прямой, но состояла из точек (размерность 0). А кривая Пеано строилась на основании одномерной линии, а в результате получалась плоскость. Во многих других областях науки появлялись задачи, решение которых приводило к странным результатам, на подобие описанных выше (Броуновское движение, цены на акции).
Вплоть до 20 века шло накопление данных о таких странных объектах, без какой - либо попытки их систематизировать. Так было, пока за них не взялся Бенуа Мандельброт – отец современной фрактальной геометрии и слова фрактал. Постепенно сопоставив факты, он пришел к открытию нового направления в математике – фрактальной геометрии.
Чтобы представить себе фрактал понаглядней рассмотрим пример, приведенный в книге Б.Мандельброта “The Fractal Geometry of Nature” (“Фрактальная геометрия природы”) ставший классическим – “Какова длина берега Британии?”. Ответ на этот вопрос не так прост, как кажется. Все зависит от длины инструмента, которым пользуются. Померив берег с помощью километровой линейки полуают какую-то длину. Однако пропускают много небольших заливчиков и полуостровков, которые по размеру намного меньше измеряемой линейки. Уменьшая размер линейки до 1 метра – получается, что длина берега станет больше. Измеряя длину берега с помощью миллиметровой линейки, учитывая детали, которые больше миллиметра, длина будет еще больше. В итоге ответ на такой, казалось бы, простой вопрос может поставить в тупик кого угодно – длина берега Британии бесконечна.
Алгебраические фракталы
Свое название алгебраические фракталы получили за то, что их строят, на основе алгебраических формул. Методов получения алгебраических фракталов несколько. Один из методов представляет собой многократный расчет функции , где z - комплексное число, а f некая функция. Расчет данной функции продолжается до выполнения определенного условия. И когда это условие выполнится - на экран выводится точка. При этом значения функции для разных точек комплексной плоскости может иметь разное поведение:
• с течением времени стремится к бесконечности;
• стремится к 0;
•принимает несколько фиксированных значений и не выходит за их пределы;
•поведение хаотично, без каких либо тенденций.
3.1 Множество Мандельброта
Множество Мандельброта (один из самых известных фрактальных объектов) впервые было построено (визуально с применением ЭВМ) Бенуа Мандельбротом весной 1980 г. в исследовательском центре фирмы IBM им. Томаса Дж. Уотсона. И хотя исследования подобных объектов начались ещё в прошлом веке, именно открытие этого множества и совершенствование аппаратных средств машинной графики в решающей степени повлияли на развитие фрактальной геометрии и теории хаоса. Итак, что же такое множество Мандельброта.
Рассмотрим функцию комплексного переменного . Положим и рассмотрим последовательность , где для любого . Такая последовательность может быть ограниченной (т.е. может существовать такое r, что для любого ) либо "убегать в бесконечность" (т.е. для любого r > 0существует ). Множество Мандельброта можно определить как множество комплексных чисел c, для которых указанная последовательность является ограниченной. К сожалению, не известно аналитического выражения, которое позволяло бы по данному c определить, принадлежит ли оно множеству Мандельброта или нет. Поэтому для построения множества используют компьютерный эксперимент: просматривают с некоторым шагом множество точек на комплексной плоскости, для каждой точки проводят определённое число итераций (находят определённое число членов последовательности) и смотрят за её "поведением". (Рис. 4).
Доказано, что множество Мандельброта размещается в круге радиуса r=2 с центром в начале координат. Таким образом, если на некотором шаге модуль очередного члена последовательности превышает 2, можно сразу сделать вывод, что точка, соответствующая c, определяющему данную последовательность, не принадлежит множеству Мандельброта.
Уменьшая шаг, с которым просматриваются комплексные числа, и увеличивая количество итераций, мы можем получать сколь угодно подробные, но всегда лишь приближённые изображения множества.
Пусть в нашем распоряжении имеется N цветов, занумерованных для определённости от 0 до N-1. Будем считать, опять же для определённости, что черный цвет имеет номер 0. Если для данного c после N-1 итераций точка не вышла за круг радиуса 2, будем считать, что c принадлежит множеству Мандельброта, и покрасим эту точку c в чёрный цвет. Иначе, если на некотором шаге k (k Є [1; N-1]) очередная точка вышла за круг радиуса 2 (т.е. на k-ом шаге мы поняли, что она "убегает"), покрасим её в цвет k.
Красивые изображения получаются при удачном выборе палитры и окрестности множества (а именно вне множества мы и получим "цветные точки). (Рис. 5, 6).
3.2 Множество Жюлиа
Множества Жюлиа, тесно связанные с множеством Мандельброта, были исследованы ещё в начале XX века математиками Гастоном Жюлиа и Пьером Фату (см. [1]). В 1917-1919 гг. ими были получены основополагающие результаты, связанные с итерированием функций комплексного переменного. Вообще говоря, этот факт заслуживает отдельного обсуждения и является впечатляющим примером математического исследования, на многие десятилетия опередившего время (учёные могли лишь приблизительно представлять, как выглядят исследуемые ими объекты!), но мы опишем лишь способ построения множеств Жюлиа для функции комплексного переменного . Говоря более точно, мы будем строить т.н. "заполняющие множества Жюлиа".
Рассмотрим прямоугольник (x 1 ;y 1 )-(x 2 ;y 2 ). Зафиксируем константу c и станем просматривать точки выбранного прямоугольника с некоторым шагом. Для каждой точки, как и при построении множества Мандельброта, проведём серию итераций (чем больше число итераций, тем точнее будет получено множество). Если после серии итераций точка не "убежала" за границу круга радиуса 2, поставим её чёрным цветом, иначе цветом из палитры. (Рис. 7, 8, 9, 10).
3.3 Бассейны (фракталы) Ньютона
Еще один тип динамических фракталов составляют фракталы (так называемые бассейны) Ньютона. (Рис. 11). Формулы для их построения основаны на методе решения нелинейных уравнений, который был придуман великим математиком еще в XVII веке. Применяя общую формулу метода Ньютона zn+1 = zn — f (zn)/f'(zn), n=0, 1, 2… для решения уравнения f (x)=0 к многочлену zk-a, получим последовательность точек: zn+1 = (k-1)znk/kznk-1, n=0, 1, 2… Выбирая в качестве начальных приближений различные комплексные числа z0, будем получать последовательности, которые сходятся к корням этого многочлена. Поскольку корней у него ровно k, то вся плоскость разбивается на k частей — областей притяжения корней. Границы этих частей имеют фрактальную структуру.
Рис. 11
3.4 Фрактал (пузыри) Галлея
Такие фракталы получаются, если в качестве правила для построения динамического фрактала использовать формулу Галлея для поиска приближенных значений корней функции. (Рис. 12).
Метод состоит из последовательности итераций:
Идея метода почти та же, что используется для рисования динамических фракталов: берем какое-нибудь начальное значение (как обычно, здесь речь идет о комплексных значениях переменных и функций) и применяем к нему много раз формулу, получая последовательность чисел. Почти всегда она сходится к одному из нулей функции (то есть значению переменной, при котором функция принимает значение 0). Метод Галлея, несмотря на громоздкость формулы, работает эффективнее метода Ньютона : последовательность сходится к нулю функции быстрее.
Практическое применение фракталов
Фракталы находят всё большее применение в науке. Основная причина этого заключается в том, что они описывают реальный мир иногда даже лучше, чем традиционная физика или математика. Вот несколько примеров.
Компьютерные системы
Cреди всех картинок, которые может создавать компьютер, лишь немногие могут поспорить с фрактальными изображениями, когда идет речь о подлинной красоте.
Наиболее полезным использованием фракталов в компьютерной науке является фрактальное сжатие данных. В основе этого вида сжатия лежит тот факт, что реальный мир хорошо описывается фрактальной геометрией. При этом, картинки сжимаются гораздо лучше, чем это делается обычными методами(такими как jpeg или gif). Другое преимущество фрактального сжатия в том, что при увеличении картинки, не наблюдается эффекта пикселизации (увеличения размеров точек до размеров, искажающих изображение). При фрактальном же сжатии, после увеличения, картинка часто выглядит даже лучше, чем до него.
Механика жидкостей
Изучение турбулентности в потоках очень хорошо подстраивается под
фракталы. Турбулентные потоки хаотичны и поэтому их сложно точно смоделировать. И здесь помогает переход к фрактальному представлению, что сильно облегчает работу инженерам и физикам, позволяя им лучше понять динамику сложных потоков.
При помощи фракталов также можно смоделировать языки пламени.
Пористые материалы хорошо представляются во фрактальной форме в связи с тем, что они имеют очень сложную геометрию. Это используется в нефтяной науке.
Телекоммуникации
Для передачи данных на расстоянии используются антенны, имеющие
фрактальные формы, что сильно уменьшает их размеры и вес. Фракталы используются для описания кривизны поверхностей. Неровная поверхность характеризуется комбинацией из двух разных фракталов.
Медицина
Биосенсорные взаимодействия. Биение сердца.
Биология
Моделирование хаотических процессов, в частности при описании моделей популяции.
Нанотехнологии
Рис. 13
В структурных фракталах схема текста потенциально фрактальна: венок сонетов (15 стихотворений), венок венков сонетов (211 стихотворений), венок венков венков сонетов (2455 стихотворений).
Фрактал - объект, обладающий бесконечной сложностью, позволяющий рассмотреть столько же своих деталей вблизи, как и издалека. Земля -классический пример фрактального объекта. Из космоса она выглядит как шаp. Если приближаться к ней, мы обнаружим океаны, континенты, побережья и цепи гор. Будем рассматривать горы ближе - станут видны еще более мелкие детали: кусочек земли на поверхности горы в своем масштабе столь же сложный и неровный, как сама гора. И даже еще более сильное увеличение покажет крошечные частички грунта, каждая из которых сама является фрактальным объектом.
В заключении хочется сказать, что после того как были открыты фракталы, для многих учёных стало очевидно, что старые, добрые формы евклидовой геометрии сильно проигрывают большинству природных объектов из-за отсутствия в них некоторой нерегулярности, беспорядка и непредсказуемости. Возможно, что новые идеи фрактальной геометрии помогут изучить многие загадочные явления окружающей природы. В настоящие время фракталы стремительно вторгаются во многие области физики, биологии, медицины, социологии, экономики. Методы обработки изображений и распознавания образов, использующие новые понятия, дают возможность исследователям применить этот математический аппарат для количественного описания огромного количества природных объектов и структур.
Список используемой литературы
2. Жиков В. В. О множествах Жюлиа. // Современное естествознание: Энциклопедия: В 10 т. Т.1: Математика. Механика. М., 2000.
3. Жиков В. В. Фракталы. // Современное естествознание: Энциклопедия: В 10 т. Т.1: Математика. Механика. М., 2000.
4. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. – М: Институт компьютерных исследований, 2002.
5. Морозов А.Д. Введение в теорию фракталов.—Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2002, 160стр.
С чего все началось
И таких картинок множество. Но какое все это великолепие имеет отношение к нашей реальной жизни и к тому, что окружает нас в природе и повседневном мире? Оказывается, самое прямое.
Но сначала скажем несколько слов о самих фракталах, как геометрических объектах.
Что такое фрактал, если говорить по-простому
Первое. Как они, фракталы, строятся. Это довольно сложная процедура, использующая специальные преобразования на комплексной плоскости (что это такое – знать не надо). Важно только то, что эти преобразования являются повторяющимися (происходят, как говорят в математике, итерациями). Вот в результате этого повторения и возникают фракталы (те, которые вы видели выше).
Второе. Фрактал является самоподобной (точно или приблизительно) структурой. Это значит следующее. Если вы поднесете к любой из представленных картинок микроскоп, увеличивающий изображение, например, в 100 раз, и посмотрите на фрагмент попавшего в окуляр кусочка фрактала, то вы обнаружите, что он идентичен исходному изображению. Если вы возьмете более сильный микроскоп, увеличивающий изображение в 1000 раз, то вы обнаружите, что кусочек попавшего в окуляр фрагмента предыдущего изображения имеет ту же самую или очень похожую структуру.
Из этого следует крайне важный для последующего вывод. Фрактал имеет крайне сложную структуру, которая повторяется на разных масштабах. Но чем больше мы забираемся вглубь его устройства, тем сложнее он становится в целом. И количественные оценки свойств первоначальной картинки могут начинать меняться.
Вот теперь мы оставим абстрактную математику и перейдем к окружающим нас вещам – таким, казалось бы, простым и понятным.
Фрактальные объекты в природе
Береговая линия
Представьте себе, что вы с околоземной орбиты фотографируете некий остров, например Британию. Вы получите такое же изображение, как на географической карте. Плавное очертание берегов, со всех сторон – море.
Узнать протяженность береговой линии очень просто. Возьмите обычную нитку и аккуратно выложите ее по границам острова. Потом, измеряйте ее длину в сантиметрах и, полученное число, умножайте на масштаб карты – в одном сантиметре сколько-то там километров. Вот и результат.
А теперь следующий эксперимент. Вы летите на самолете на высоте птичьего полета и фотографируете береговую линию. Получается картина, похожая на фотографии со спутника. Но эта береговая линия оказывается изрезанной. На ваших снимках появляются небольшие бухты, заливы, выступающие в море фрагменты суши. Все это соответствует действительности, но не могло быть увиденным со спутника. Структура береговой линии усложняется.
Допустим, прилетев домой, вы на основании своих снимков сделали подробную карту береговой линии. И решили измерить ее длину с помощью той самой нитки, выложив ее строго по полученным вами новым данным. Новое значение длины береговой линии превысит старое. И существенно. Интуитивно это понятно. Ведь теперь ваша нитка должна огибать берега всех заливов и бухт, а не просто проходить по побережью.
Заметьте. Мы уменьшили масштаб, и все стало намного сложнее и запутаннее. Как у фракталов.
Да, бесконечностей в природе не бывает. Но совершенно понятно, что береговая линия – это типичный фрактал. Она остается себе подобной, но ее структура становится все более и более сложной при ближайшем рассмотрении (вспомните про пример с микроскопом).
Это воистину удивительное явление. Мы привыкли к тому, что любой ограниченный по размерам геометрический объект на плоскости (квадрат, треугольник, окружность) имеет фиксированную и конечную длину своих границ. А здесь все по-другому. Длина береговой линии в пределе оказывается бесконечной.
Дерево
А вот представим себе дерево. Обычное дерево. Какую-нибудь развесистую липу. Посмотрим на ее ствол. Около корня. Он представляет собой такой слегка деформированный цилиндр. Т.е. имеет очень простую форму.
Поднимем глаза выше. От ствола начинают выходить ветви. Каждая ветвь, в своем начале, имеет такую же структуру, как ствол – цилиндрическую, с точки зрения геометрии. Но структура всего дерева изменилась. Она стала намного более сложной.
А теперь посмотрим на эти ветви. От них отходят более мелкие ветки. У своего основания они имеют ту же слегка деформированную цилиндрическую форму. Как тот же ствол. А потом и от них отходят куда более мелкие ветки. И так далее.
Дерево воспроизводит само себя, на каждом уровне. При этом его структура постоянно усложняется, но остается себе подобной. Это ли не фрактал?
Кровообращение
А вот кровеносная система человека. Она тоже имеет фрактальную структуру. Есть артерии и вены. По одним из них кровь подходит к сердцу (вены), по другим поступает от него (артерии). А далее, кровеносная система начинает напоминать то самое дерево, о котором мы говорили выше. Сосуды, сохраняя свое строение, становятся все более тонкими и разветвленными. Они проникают в самые отдаленные участки нашего тела, доносят кислород и другие жизненно важные компоненты до каждой клетки. Это типичная фрактальная структура, которая воспроизводит саму себя все в более и более мелких масштабах.
Стоки реки
Наша Вселенная
Конечно, в масштабах миллиардов световых лет, она, Вселенная, устроена однородно. Но давайте посмотрим на нее поближе. И тогда мы увидим, что никакой однородности в ней нет. Где-то расположены галактики (звездные скопления), где-то – пустота. Почему? Почему распределение материи подчиняется иррегулярным иерархическим законам. А что происходит внутри галактик (еще одно уменьшение масштаба). Где-то звезд больше, где-то меньше. Где-то существуют планетные системы, как в нашей Солнечной, а где-то – нет.
К практическим делам
Подобных примеров можно приводить много. Но давайте вернемся к более прозаическим вещам. Вот, например, экономика. Казалось бы, причем здесь фракталы. Оказывается, очень даже причем. Пример тому – фондовые рынки.
Практика показывает, что экономические процессы носят зачастую хаотичный, непредсказуемый характер. Существовавшие до сегодняшнего дня математические модели, которые пытались эти процессы описывать, не учитывали одного очень важного фактора – способность рынка к самоорганизации.
Что же дает теория фракталов? Она постулирует общую, глобальную зависимость ценообразования от того, что было в прошлом. Конечно, локально процесс ценообразования случаен. Но случайные скачки и падения цен, которые могут происходить сиюминутно, имеют особенность собираться в кластеры. Которые воспроизводятся на больших масштабах времени. Поэтому, анализируя то, что было когда-то, мы можем прогнозировать, как долго продлиться та или иная тенденция развития рынка (рост или падение).
Вот вам и фракталы! Чем мы дальше уменьшаем масштаб, тем структура фрактала становится все более сложной. Но они воспроизводят себя, так же как это делает фондовый рынок.
Заключение
Почему мир устроен по фрактальному принципу? Ответ, возможно, состоит в том, что фракталы, как математическая модель, обладают свойством самоорганизации и самоподобия. При этом каждая их форма (см. приведенные в начале статьи картинки) сколь угодно сложна, но живет своей собственной жизнью, развивая себе подобные формы. Не так ли и наш мир устроен?
Конечно, теория фракталов не позволяет нам прогнозировать будущие события. А это вряд ли и возможно. Но на многое то, что нас окружает, и что происходит в нашей повседневной жизни, позволяет смотреть совсем другими глазами. Осознанными.
Читайте также: