Научная статья на тему 'Численный алгоритм взаимного мультифрактального анализа '

Численный алгоритм взаимного мультифрактального анализа Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
73
23
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Область наук

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Светова Н. Ю.

В статье предлагается численный алгоритм осуществления взаимного мультифрактального анализа, с помощью которого можно получить более полную количественную информацию о сложном влиянии геометрических распределений двух мер друг на друга, а при специально заданных значениях параметров q и t в качестве частных случаев оценки условных и относительных размерностей Реньи, ранее встречавшихся в литературе. Рассматриваются случаи совпадающих и различных носителей мер на примере модельных фрактальных множеств.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Numerical algorithm of the mutual multifractal analysis

In this paper we introduce a numerical algorithm of the mutual multifractal analysis, with which help it is possible to receive the more complete quantitative information on complex influence of geometrical distributions of two measures against each other, and at the specially given meanings of parameters q and t as special cases estimation of conditional and relative dimensions Renyi, before met in the literature. The cases of conterminous and various supports of measures on an example model fractals are examined.

Текст научной работы на тему «Численный алгоритм взаимного мультифрактального анализа »

Численный алгоритм взаимного мультифрактального анализа

Светова Н.Ю. [email protected])

Петрозаводский государственный университет.

Введение

Концепция мультифрактального формализма [1-3] дает эффективный инструмент для изучения и количественного описания широкого многообразия неоднородных иррегулярных, сложных систем. Однако появление большинства ошибок в практических приложениях мультифрактального анализа связано с тем, что в отличие от идеальных фрактальных структур реальные природные системы являются самоподобными только лишь над конечным числом уровней масштабов. Поэтому разные меры могут дать почти одинаковые мультифрактальные спектры, и для сравнения распределений мер с мультифрактальной точки зрения этот метод не является достаточно корректным. Вследствие этого актуальной является тема разработки методов анализа не только распределения единственной меры, но и определении количественных характеристик влияния двух разных распределений на геометрию друг друга. В работах [4-6] на основе классического мультифрактального формализма Л. Олсена [8] была предложена идея выполнения взаимного мультифрактального анализа относительного произвольно заданной меры. Взаимный мультифрактальный анализ позволяет получить информацию о сложном взаимном влиянии двух распределений в контексте геометрической интерпретации, а при некоторых специально заданных значениях параметров q и t, в качестве следствий, позволяет получить спектры, которые уже ранее встречались в литературе. В данной статье предлагается численный алгоритм взаимного мультифрактального анализа, рассматриваются случаи совпадающих и различных носителей мер на примере модельных фрактальных множеств.

Численный алгоритм взаимного мультифрактального анализа

Рассмотрим подмножество Uобъемлющего евклидова пространства размерности d, d=1,2,3,..., содержащее носители двух заранее заданных определенным образом мер / и v.

1) Покроем множество U произвольной сеткой, состоящей из кубических (в случае d=3, квадратных, если d=2 и т.д.) ячеек одинакового размера 5. Определим каждую из двух мер ячейки с помощью суммирования (в случае дискретно распределенной меры) или интегрирования (для непрерывно распределенной) меры в каждой точке по всем точкам ячейки

MQ) = Yj/(zr ^ v(C5) = Zv(z-)-

ZieC5 zt^C5

Количество ячеек, для которых меры / и v являются строго положительными, обозначим через N (5).

2) Реализуя несколько разбиений множества U на ячейки размером равным 5, найдем минимальное значение по всем возможным разбиениям обобщенной статистической суммы

N (5)

M5(q,t) = min £(C)q(vC5)t, (1)

i=1

где параметры q, t принимают любые действительные значения, а суммирование проводится по всем ячейкам разбиения, имеющим непустое пересечение с пересечением носителей мер. Использование нескольких (а лучше многих) последовательных произвольных разбиений пространства в дальнейшем обеспечит отсутствие эффекта влияния способа покрытия сеткой на полученные характеристики.

3) Оценку емкостных размерностей получим по формуле

*) = 8™

. 1п М в(д, *)

8^0

1п5

(2)

Зависимость т (я, *) показывает насколько произведение моментов мер / и V зависит от размера ячейки 8.

4) В случае дифференцируемой и выпуклой функции т/у приближенные значения взаимных локальных размерностей получим из формул

а(я, *)!

дтmv(Я, *)

в(Я, *);

дтл,v(q, *)

дя д*

В качестве оценки спектра Лежандра для разбиений положим

/л,Ля> *) =

(я, *)я + в^ (я, *)* - (я, *), а^ *)я + *)*- ^ (Я, *) > 0;

(Я, * )Я + Рц* (Я, 0*- (Я, *) < 0

0,

(3)

(4)

В силу теорем 10, 11 [4] и теоремы 5 [6] полученная оценка спектра Лежандра позволяет мажорировать сверху емкостные и точные взаимные мультифрактальные спектры, которые несут информацию как статистического, так и геометрического характера о влиянии исследуемых мер друг на друга.

5) Полагая значения параметров я и * быть равными нулю и *=я-1, в качестве частных случаев получим условные и относительные обобщенные размерности Реньи, предложенные Р.Риеди [9] и, соответственно, Р.Дансеро и В.Кинснер [7]:

Б/ (я) = ^

Бусл (*) =1М,

Б/V (Я) = ^

Тиу (Я,0)

Я -1

Т V (0, *)

г -1 , ТиУ (яД - я)

Я -1 '

условные локальные размерности

а/ (Я) = аV (Я,0), и оценку условных спектров Лежандра

//сл (Я) = Л (я,0),

Я * 1, * * 1, Я * 1,

Б/сл (1) = аА у (1,0),

БУсл (1) = в/, V (0,1)

Б/т: (1) = 0,

РГ (*) = вл V (0, *)

/г (*)=/ (0, *)

(5)

(6)

(7)

(8) (9)

Некоторые свойства взаимных мультифрактальных характеристик

Условные и относительные размерности, также как и классические обобщенные размерности Реньи, монотонно убывают с ростом я, соответственно, т.е. Б/(я') > Б/(я"), я"> Я',

Бусл (*') > Бусл (*''), *" > *', Бот (я') > Бот (я''), я" > я' - Максимальных значений функции Б/сл (я), Вусл (*) и Б/т* (я) достигают при я ^ , а минимальных при я ^ • Условные обобщенные размерности Реньи могут принимать только положительные значения, в то время как относительная размерность Б/т" (я) положительна при я < 0 и отрицательна, при я > 0 .

При я = 0 и * = 0 условные обобщенные размерности Реньи Б/ (0) и Бусл (0) совпадают и дают оценку фрактальной размерности Б(0) пересечения носителей заданных мер, которая является достаточно грубой характеристикой и не несет никакой информации о статистических свойствах. Относительная размерность Б/т1" (я) при я = 0 тождественно равна нулю.

При я = 1 и * = 1 получим условные информационные размерности

N(5) N(5)

min 2 juCs ln juCs min 2 vC's ln vC's D/1 (1) = lim-^-, Dyvcn (1) = lim

ln 5 ^o in 5

пересечения носителей мер, которые характеризуют зависимость информации, необходимой для определения местоположения точки, имеющей положительно заданные меры /u,v, от размера ячейки в пределе 5 ^ 0.

В случае q = 2 и t = 2 будем иметь соответствующие условные корреляционные размерности

Значения D/ (2) и Dyvccl(2) показывают зависимости вероятностей того, что наугад выбранные точки множества supp/ n supp v находятся внутри одной ячейки с размером 5 от 5 при 5 ^ 0. Относительная обобщенная мультифрактальная размерность D/V (q) = 0 в случае одинаковых

мер и совпадения носителей мер. Очевидно, что в случае непересекающихся носителей мер все емкостные размерности (а, следовательно, и условные и относительные размерности Реньи) тождественно равны нулю.

Если условные размерности Реньи одной меры, например, л, эквивалентны классическим обобщенным размерностям Реньи, то, очевидно, носитель меры л содержится в носителе меры v

[9].

Для реализации численных методов взаимного мультифрактального анализа автором разработана программа MMA2D в среде Compaq Visual Fortran 6.0, предназначенная для работы под управлением операционных систем Windows 98/XP. Кроме взаимного мультифрактального анализа данная программа позволяет провести также и классическую мультифрактальную обработку изображений.

В качестве примеров, иллюстрирующих работу программы приведем исследования, объектами которых являются треугольный ковер Серпинского и его копии, сгенерированные программой Fractal Explorer 1.24 (авторы: Сиротинский А., Федоренко О., http://www.eclectasy.com/ Fractal-Explorer/index.html) с использованием аффинных преобразований T(x) = Ax + a с

весами pj, j = 1,К , n, задающих систему итерированных функций (СИФ), где

( AB ^ ( E ^ "

= C D , a = f , pj = det( j)/2det( г).

VC D J VF J i=1

Треугольный ковер Серпинского известен как пример простого самоподобного множества с коэффициентом подобия 1/2 и значением фрактальной размерности D(0) = ln3/ln2 «1,5850.

Рис.1. А. Уменьшенная в 3 раза копия ковра Серпинского Бегр1. В. Уменьшенная в 3 раза копия ковра Серпинского Бегр2.

Случай совпадения носителей мер

В качестве примера, демонстрирующего случай совпадения носителей мер было выбрано изображение рандомизированного треугольного ковра Серпинского (рис.1) со следующими коэффициентами СИФ ______

A B C D E F p

0,5 0 0 0,5 0 0 0,4

0,5 0 0 0,5 0,5 0 0,4

0,5 0 0 0,5 0,25 0,433 0,2

При построении фрактального множества Serp1 было задано 4800000 итераций. Размер полученного изображения составляет 512 х 512 пиксел, физический размер — 18,06 х 18,06 см, разрешение — 28,346 пиксел/см, количество точек, принадлежащих носителю меры, равно 19441. На рисунке 2 показан типичный вид 3D графика зависимости т^у(д, I). Коэффициенты

корреляции регрессии по методу наименьших квадратов составляют 0,93 — 1,00.

Рис.2. Зависимость тцу(д, I) для Serp1-Serp1

Отметим, что значения функции тМ у (д, I) при I = к - д, к е N как и следовало ожидать совпадают (рис. 3A), причем при к = 1 - д значения емкостной размерности, а следовательно и

относительные обобщенные размерности Реньи тождественно равны нулю.

.......

I тО

Рис.3. Некоторые зависимости т (д, к - ¿) (А) и Б°™ (д, к - д) (В), к е [- 3,3] для Serp1-Serp1.

При численной реализации предложенной методики было обнаружено, что значения функции (д,к - д) = тМУ(д, к - д)/(д -1) при д асимптотически стремятся к значениям

относительной размерности Реньи Б0™ (д), в случае идентичных носителей мер стремятся к 0

(рис.ЗВ).

Рис.4. Зависимости тАДд,0),тдД0,1) (А) и Буисл (д), Буисл (Г) (В) для Serp1-Serp1.

Рис.5. Графики зависимостей а м м(д, t) = РМ м(д, 1) (А) и /м м(д, t) (B) для Serp1-Serp1.

Значения емкостных размерностей при одном из параметров д,1 равным 0, а также условные

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

классическими обобщенными

размерности Реньи Пусл (д) = Пусл (1) являются в этом случае ничто иным, как классическими

размерностями

и,

соответственно,

м м

мультифрактальными емкостными размерностями Реньи (рис.4).

Взаимные локальные размерности а м M(q,t) и PMM(q,t) в данном случае совпадают для всех

заданных значений q и t. График функции ocMM(q,t) (рис. 5A) представляет собой симметричную

относительно плоскости t=q почти гладкую поверхность, в сечении которой плоскостями t = const и q = const получаются монотонно убывающие кривые. При сечении поверхности плоскостями t = к - q функция принимает постоянные значения, причем при к = 1 это значение совпадает с информационной размерностью D(1). Наибольшие значения локальных размерностей порядка 2,35 достигаются в полуплоскости при t <-5 - q, а наименьшие («1,44) при t > 29 - q . График взаимного мультифрактального спектра fMM(q,t) (рис. 5B) также симметричен относительно плоскости t = q и достигает наибольшего значения «1,57 при сечении этой плоскостью. Коэффициенты корреляции линейной регрессии для ocMM(q, t) составляют 0,93 — 1,00.

Рис.6. Зависимости а? (яХРУТ (t) (A) и f Т «л (q)), f Т (РУТ (q)) (B) для Serp1-Serp1.

тусл М

Совпадающие условные локальные размерности и соответствующий им условный мультифрактальный спектр в случае совпадения носителей мер (рис. 6) являются классическими мультифрактальными локальными размерностями a(q) и спектром f (a(q)).

Случай различных носителей мер

Рассмотрим теперь случай, когда носители мер имеют общие точки. Для этого, используя метод случайных итерации, с помощью программы Fractal explorer был смоделирован треугольный кове

р Серпинского Serp2 (рис. 1B) с

коэффициентами СИФ

A B C D E F p

0,5 0 0 0,5 0 0 0,4

0,5 0 0 0,5 0,51 0 0,3

0,5 0 0 0,5 0,25 0,433 0,4

Количество итераций и размер изображения задавались как и при построении ковра Serp1.

Количество точек соответствует 23726.

Рис.7. А. Зависимость тМУ(д, I) для Serp1-Serp2. В. Зависимость /МУ(д, I) для Serp1-Serp2.

Взаимный мультифрактальный анализ изображений Serp1 и Serp2 проводился по той же схеме с такими же внешними параметрами и набором шкал как и в предыдущем случае.

Рис.8. А. Зависимость тцу(д, к - ^) . В. Зависимость Бот (д, к - д), к е [- 3,3] для Serp1-Serp2. Задавая различные натуральные значения к, сечения поверхности тМ у (д, I) плоскостями 1=к-д образуют вложенные параболы (рис. 8А) при к=1 значения т „(1,0)и тМУ(0,1) совпадают и

тождественно равны нулю.

А

сз

Рис.9. Зависимости Б°™" (д) : А — в случае совпадения носителей мер (Serp1-Serp1), В случае непустого пересечения различных носителей мер (Serp1-Serp2).

в

Значения функции Б(д, к - д) = тМУ(д, к - д) /(д -1) , д Ф1 при д ^ , также как и в первом

примере, асимптотически стремятся к значениям относительной размерности Реньи (рис. 8В), которые при больших значениях д уже отличны от нуля.

Экспериментальное сравнение поведения относительных размерностей в случае совпадения и непустого пересечения различных носителей мер (рис. 9) позволяет ввести количественные характеристики изменения изучаемой структуры. Чем больше кривая относительных размерностей Реньи отклоняется от оси Од, тем большие изменения произошли в структуре, при условии, что носители мер имеют общие точки. При этом отклонение относительной размерности Реньи от оси Од при д ^ позволяет оценить корреляцию более плотных зон носителя меры м и разреженных зон носителя меры V и, наоборот, более разреженных областей suppм и плотных участков supp V при д ^ -го .

Рис.10. А. Зависимость аМУ(д,¿) для Serp1-Serp2. В. Зависимость РМУ(д,0 для Serp1-Serp2,

д, I е [- 20;20]

На графиках зависимостей взаимных локальных размерностей по сравнению с предыдущим случаем наблюдаются симметрично расположенные области спада до 1,13 ± 0,3 — 1,23 ± 0,2 при

д > 0,1 < 0 для ссМУ(д,I) и до 0,96± 0,65 — 1,2±0,2 при д < 0,1 > 0 для РМУ(д,I) и подъема до

значения 2,32± 0,1 при д < 0,t > 0 для а^Дд,0 и до 2,48± 0,2 д > 0^ <0 для Р^(д,I) (рис. 10}.

По полученным результатам можно сказать, что в данном случае наибольшему влиянию на локальном уровне подвергаются участки на пересечении носителей мер, содержащие более плотные области носителя одной меры и менее плотные носителя другой меры.

Значения функции взаимного мультифрактального спектра /МУ(д,t) (рис. 7В) представляют

собой оценки размерностей фрактальных подмножеств множества suppм^ suppv, которые вносят доминирующий вклад в моменты распределений при заданных параметрах д и t. График зависимости /МУ(д,0 демонстрирует пик 1,54± 0,01 в окрестности точки (0;0) (рис. 7В), в то время как при совпадении носителей пик наблюдался вдоль прямой t=-д. Значение функции / (д, t) в точке (0;0) оценивает фрактальную размерность множества пересечения носителей мер.

На графике также отмечаются подъемы значений функции до 0,8-0,9 ± 0,1 вдоль полупрямых д = 0^ <0 и ! = 0,д <0. Более информативной, чем /Мv(д,t), является зависимость функции /Мv от взаимных локальных размерностей аМУ и , связывающая локальную и глобальную

информации о влиянии распределения мер друг на друга. К сожалению в ходе выполнения настоящей работы автору не удалось найти программное обеспечение, позволяющее построить 3D график сложной функции двух аргументов, но судя по частным случаям — зависимостям функции / (д,t) от аМУ(д,t) и РМУ(д,t) для определенно заданных значений параметров д и t, можно

сказать, что поверхность /М v (а, в) (как и 2D график классического мультифрактального спектра

Лежандра) имеет куполообразную форму.

Условные размерности Реньи (рис. 11), условные локальные размерности и оценки условных спектров Лежандра (рис. 13), сравнение их с классическими мультифрактальными спектрами, полученными для каждого множества, позволяют уточнить влияние распределения мультифрактальной меры от простого присутствия точек носителя другой меры.

Рис.11. Зависимости г (д,0) (А) и Бусл (д),Бусл (1) (В) для Serp1-Serp2.

В частности, поскольку при определении обобщенной статистической суммы при д ^ , 1 = 0 основной вклад вносят ячейки, имеющие большую меру л и положительную меру V, а при д ^ -да, 1 = 0 ячейки с небольшой мерой л и положительной мерой V, то функция Б,0" показывает степень неоднородности носителя меры л на пересечении носителей мер. Аналогично Бу,(:л показывает насколько неоднороден носитель второй меры V на suppл ^ supp V . Поэтому на пересечении носителей мер носитель меры V (в данном случае множество точек, принадлежащих Serp2) имеет большую неоднородность, чем носитель л (множество точек, принадлежащих Serp1) в разреженных частях, в плотных участках степени неоднородностей практически совпадают (рис. 11В).

Рис.12. А. Зависимости Б,0" (д) для Serp1-Serp2 и Б(д) для Serp1. В. Зависимости Б^0" (1) для

Serp1-Serp2 и ) для Serp2.

Отклонение условной размерности от классической мультифрактальной размерности Реньи позволяет получить информацию о том, насколько геометрическое распределение точек, принадлежащих носителю зависит от присутствия точек носителя другой меры в плотных (при д ^+да ) и более разреженных (д ^--да ) областях носителя меры л . В данном случае (рис. 12) для положительных д и 1 отличий не наблюдается, а для отрицательных значений параметров сравнение условных размерностей c классическими позволяет судить о том, что носитель меры л в большей степени зависит от присутствия точек suppv (отклонение 0,39), чем носитель меры V от suppл (отклонение 0,1).

и

г* ................*ч

.4

1--^--ь-№- Ч

одо о ре

-ЭВ -ИЗ -10 О Щ 50 И ¡,0 и 1.0 ?,5 30

Рис.13. Зависимости а'0" (д), Щ0" (1) (А) и /у0" (д), fV;сл (1) (В) для Serp1-Serp2.

По сопоставлению значений условных локальных размерностей и условных спектров Лежандра (рис. 13) можно судить о локальном характере поведения каждой из мер в отдельности на пересечении носителей, об оценке хаусдорфовой размерности множеств пересечения, имеющих локальные размерности а и в и об оценке статистического распределения условных локальных размерностей. Из сравнения условных локальных размерностей и условных спектров Лежандра для Serp1 и Serp2 выяснилось, что на пересечении носителей мер участки более разреженных областей Serp2 имеют большую размерность (2,06 ± 0,16) и встречаются чаще, чем более

разреженные участки Serp1 (локальная размерность достигает 1,93 ± 0,25), в зонах плотного размещения точек локальные размерности практически совпадают. Это означает, что на пересечении носителей мер локальная структура Serp2 более рыхлая по сравнению со структурой Serp1 в областях с меньшей плотностью заселения точек, а в плотных зонах геометрии структур сопоставимы.

Рис.14. А. Зависимости взаимной локальной размерности аусл (д) для Serp1-Serp2 и классической мультифрактальной размерности а(д) для Serp1. B. Зависимости Русл^) для Serp1-

Serp2 и ) для Serp2.

Рис.15. А. Зависимости /усл (д) для Serp1-Serp2 и /(д) для Serp1. B. Зависимости /Vсл (^) для

Serp1-Serp2 и / ^) для Serp2.

При сравнительном анализе условных локальных размерностей и спектров Лежандра с классическими удалось обнаружить, что в пересечение носителей мер попали в основном точки Serp1 средней и немного выше средней плотности размещения и не попали точки наиболее разреженных областей множества Serp2. Поэтому можно сделать вывод о том, что на локальном уровне присутствие точек Serp2 существенно влияет на менее плотные участки Serp1, причем структура в разреженных регионах Serp1 становится плотнее. Менее плотные, разреженные области Serp2 подвержены незначительному влиянию присутствия точек носителя меры Serp1 и отсутствует какое-либо воздействие в областях с большей плотностью.

Заключение

Таким образом, предложен численный алгоритм взаимного мультифрактального анализа, с помощью которого можно получить более полную количественную информацию о сложном влиянии геометрических распределений двух мер друг на друга, а при специально заданных значениях параметров q и t — оценки условных и относительных размерностей Реньи. Использование классического примера треугольного ковра Серпинского с различными параметрами построения позволило выполнить апробацию методического и программного обеспечения для анализа и показать, что полученные взаимные мультифрактальные спектры в значительной степени следуют теоретическому поведению [4-6].

На взгляд автора возможными перспективными областями приложения взаимного мультифрактального анализа могут быть исследования, связанные с любыми объектами (природные или синтетические материалы, биологические ткани и т. д.) с изменяющимися структурными характеристиками под воздействием как внешних, так и внутренних факторов.

Данный подход также может быть полезным при изучении окружающей среды (например, разного рода загрязнений, эрозий, таяния льдов), развития популяций животных, качества изображений и многих других областей науки и техники.

Литература

1. Божокин С.В., Паршин Д.А. Фракталы и мультифракталы. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». 2001. 128 с.

2. Встовский Г.В., Колмаков А.Г., Бунин И.Ж. Введение в мультифрактальную параметризацию структур материалов. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». 2001. 116 с.

3. Олемской А.И., Флат А.Я. Использование концепции фрактала в физике конденсированной среды// Успехи физических наук. 1993. т. 163. №12. С. 1-50.

4. Светова Н.Ю. Условные и взаимные мультифрактальные спектры. Определение и основные свойства// Труды Петрозаводского государственного университета. Сер. «Математика». Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ. Вып. 10. 2003. С. 41-58.

5. Светова Н.Ю. Взаимные мультифрактальные спектры I. Точные спектры// Труды Петрозаводского государственного университета. Сер. «Математика». Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ. Вып. 11. 2004. C.42-47.

6. Светова Н.Ю. Взаимные мультифрактальные спектры II. Взаимные спектры Лежандра, Хентшель-Прокачиа и спектры, определенные для разбиений// Труды Петрозаводского государственного университета. Сер. «Математика». Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ. Вып. 11. 2004. C.48-57.

7. Dansereau R., Kinser W. New relative multifractal dimension measures// 26th International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP'2001). Salt Lake City. Utah. May 7-11. 2001. 4 p.

8. Olsen L. A multifractal formalism// Advances in mathematics. 1995. vol. 116. P. 82-195.

9. Riedi R.H., Scheuring I. Conditional and relative multifractal spectra// Fractals. 1997. vol. 5. №1. P.153-168.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.