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author | Nao Pross <np@0hm.ch> | 2021-06-20 19:11:28 +0200 |
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committer | Nao Pross <np@0hm.ch> | 2021-06-20 19:11:28 +0200 |
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Ut enim ad minima -veniam, quis nostrum exercitationem ullam corporis suscipit laboriosam, -nisi ut aliquid ex ea commodi consequatur? Quis autem vel eum iure -reprehenderit qui in ea voluptate velit esse quam nihil molestiae -consequatur, vel illum qui dolorem eum fugiat quo voluptas nulla -pariatur? +Wollen wir nun eine bestimmte Art anschauen, wie man Fraktale machen kann. +Zur Veranschaulichung dieser Methode nehmen wir das Sierpinski Dreieck. +\begin{figure} + \centering + \includegraphics[width=0.5\textwidth]{papers/ifs/images/sierpinski} + \caption{Sierpinski-Dreieck} + \label{ifs:sierpinski10} +\end{figure} +Wenn man das Dreieck genau anschaut, erkennt man schnell, dass es aus drei kleineren Kopien seiner selbst besteht. +Es ist also ein Selbstähnliches Konstrukt. +Diese Eigenschaft wollen wir uns zunutze machen. -\subsection{De finibus bonorum et malorum + +Wir definieren das Dreieck mit Kantenlänge 1 als Menge $X$. +Ausserdem bestimmen wir drei Funktionen, welche die gesamte Menge auf eine ihrer kleineren Kopien abbildet +\begin{align*} + f_1(x,y) + = + \begin{pmatrix} + \frac{1}{2} & 0 \\ + 0 & \frac{1}{2} \\ + \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} + x\\ + y\\ + \end{pmatrix} + ,\quad + f_2(x,y) + = + \begin{pmatrix} + \frac{1}{2} & 0 \\ + 0 & \frac{1}{2} \\ + \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} + x\\ + y\\ + \end{pmatrix} + + + \begin{pmatrix} + \frac{1}{2} \\ + 0 + \end{pmatrix} + , \quad + f_3(x,y) + = + \begin{pmatrix} + \frac{1}{2} & 0 \\ + 0 & \frac{1}{2} \\ + \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} + x\\ + y\\ + \end{pmatrix} + + + \begin{pmatrix} + \frac{1}{4} \\ + \frac{1}{2} + \end{pmatrix}\\ +\end{align*} +$f_1$ bildet das Dreieck auf das Teilstück unten links ab, $f_2$ auf das Teilstück unten rechts und $f_3$ auf das obere Teilstück. +Wendet man alle drei Funktionen auf das Sierpinski-Dreieck an, entsteht also wieder ein Sierpinski-Dreieck. +\begin{align*} + X = \bigcup\limits_{i = 1}^{3} f_i(X) +\end{align*} +Man kann sogar noch einen Schritt weiter gehen, und sagen: Wenn wir die Funktionen auf eine beliebige Startmenge anwenden, konvergiert die Menge gegen das Sierpinski-Dreieck. +\begin{figure} + \centering + \subfigure[]{ + \label{ifs:sierpconsta} + \includegraphics[width=0.25\textwidth]{papers/ifs/images/sierpinski1}} + \subfigure[]{ + \label{ifs:sierpconstb} + \includegraphics[width=0.25\textwidth]{papers/ifs/images/sierpinski2}} + \subfigure[]{ + \label{ifs:sierpconstc} + \includegraphics[width=0.25\textwidth]{papers/ifs/images/sierpinski3}} + \subfigure[]{ + \label{ifs:sierpconstd} + \includegraphics[width=0.25\textwidth]{papers/ifs/images/sierpinski6}} + \caption{Konstruktion eines Sierpinski-Dreiecks mit einem Schwarzen Quadrat als Start\\ + (a) 1. Iteration (b) 2. Iteration (c) 3. Iteration (d) 5. Iteration} + \label{ifs:sierpconst} +\end{figure} +Im Beispiel der Abbildung \ref{ifs:sierpconst} sehen wir, wie das Bild nach jeder Iteration dem Sierpinski-Dreieck ähnlicher wird. +Der Abstand zum Original wird immer kleiner, und konvergiert bei unendlich Iterationen gegen null. + +\subsection{Iterierte Funktionensysteme \label{ifs:subsection:bonorum}} -At vero eos et accusamus et iusto odio dignissimos ducimus qui -blanditiis praesentium voluptatum deleniti atque corrupti quos -dolores et quas molestias excepturi sint occaecati cupiditate non -provident, similique sunt in culpa qui officia deserunt mollitia -animi, id est laborum et dolorum fuga. Et harum quidem rerum facilis -est et expedita distinctio. Nam libero tempore, cum soluta nobis -est eligendi optio cumque nihil impedit quo minus id quod maxime -placeat facere possimus, omnis voluptas assumenda est, omnis dolor -repellendus. Temporibus autem quibusdam et aut officiis debitis aut -rerum necessitatibus saepe eveniet ut et voluptates repudiandae -sint et molestiae non recusandae. Itaque earum rerum hic tenetur a -sapiente delectus, ut aut reiciendis voluptatibus maiores alias -consequatur aut perferendis doloribus asperiores repellat. +In diesem Unterkapitel wollen wir die Erkenntnis, wie wir aus einer beliebigen Menge ein Sierpinski-Dreieck generieren können, verallgemeinern. + + +$S_1,...,S_n$ sind Kontraktionen auf die Menge $D \subset \mathbb{R}^n$. Es gilt +\begin{align} + |S_i(x) - S_i(y)| \leq c_i|x - y| +\end{align} +für jedes i mit einem $c_i < 1$. Dann existiert eine eindeutige kompakte Menge $F$ für die gilt +\begin{equation} + F = \bigcup\limits_{i = 1}^{m} S_i(F) +\end{equation} +Weiter definieren wir die Transformation S auf kompakte Mengen ohne die leere Menge. +\begin{equation} + S(E) = \bigcup\limits_{i = 1}^m S_i(E) +\end{equation} +Wird diese Transformation Iterativ ausgeführt, das heisst $S^0(E) = E, S^k(E) = S(S^{k-1}(E))$, und für jedes $i$ $S_i(E) \subset E$, gilt +\begin{equation} + F = \bigcap\limits_{k = 1}^{\infty} S^k(E). +\end{equation} +In Worte gefasst bedeutet das, dass jede Gruppe von Kontraktionen iterativ ausgeführt, gegen eine eindeutige Menge konvergiert. +Dies für jede Startmenge, solange diese ihre Transformierten wieder beinhaltet. +Auf den Beweis wird verzichtet. +\subsection{Beispiel: Barnsley-Farn} +Der Barnsley-Farn, Abbildung \ref{ifs:farn}, ist ein weiteres Fraktal, welches mit einem IFS generiert werden kann. +Wie man schnell erkennen kann, besteht der Farn aus Blättern, welche eine grosse Ähnlichkeit zum ganzen Farn haben. +\begin{align*} + {S_1(x,y)} + = + \begin{pmatrix} + 0 & 0 \\ + 0 & 0.16 \\ + \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} + x\\ + y\\ + \end{pmatrix}, \quad + {S_2(x,y)} + = + \begin{pmatrix} + 0.85 & 0.04 \\ + -0.04 & 0.85 \\ + \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} + x\\ + y\\ + \end{pmatrix} + + + \begin{pmatrix} + 0 \\ + 1.6 + \end{pmatrix}\\ + {S_3(x,y)} + = + \begin{pmatrix} + 0.2 & -0.26 \\ + 0.23 & 0.22 \\ + \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} + x\\ + y\\ + \end{pmatrix} + + + \begin{pmatrix} + 0 \\ + 1.6 + \end{pmatrix}, \quad + {S_4(x,y)} + = + \begin{pmatrix} + -0.15 & 0.28 \\ + 0.26 & 0.24 \\ + \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} + x\\ + y\\ + \end{pmatrix} + + + \begin{pmatrix} + 0 \\ + 0.44 + \end{pmatrix}\\ +\end{align*} +In der Abbildung \ref{ifs:farncolor} sehen wir die vier Transformationen farblich dargestellt. +$S_1$ erstellt den Stiel des Farnblattes (rot). +Die Transformation bildet das Gesamte Blatt auf die Y-Achse ab. +$S_2$ (grün) erstellt den Hauptteil des Farnes. +Sie verkleinert und dreht das gesamte Bild und stellt es auf das Ende des Stiels aus $S_1$. +$S_3$ bildet das gesamte Blatt auf das blaue Teilblatt unten Links ab. +$S_4$ Spiegelt das Blatt und bildet es auf das magentafarbene Teilblatt ab. +Wir führen im Zusammenhang mit dem Barnsley-Farn \cite{ifs:barnsleyfern} noch eine weitere Methode ein, um IFS auszuführen. +Bis jetzt wurde immer davon gesprochen, die Transformationen auf die gesamte Menge anzuwenden. +Bei komplizierteren IFS welche viele Iterationen brauchen, bis man den Attraktor erkennen kann, ist diese Methode ziemlich rechenintensiv. +Eine Alternative ist das Chaosspiel \cite{ifs:chaos}. +Bei dieser Methode werden die Transformationen nicht auf die Menge angewendet, sondern nur auf einen einzelnen Punkt. +Der Startpunkt kann dabei ein beliebiger Punkt in $E$ sein. +Es wird bei jedem Iterationsschritt nur eine Transformation, welche zufällig gewählt wurde, angewendet. +Da, wie wir beim Barnsley-Farn gut sehen, dass nicht jede Transformation gleich viel des Bildes ausmacht, werden diese beim Chaosspiel gewichtet. +Die Gewichtung erfolgt über den Anteil der Gesamtmasse. +Im Fall des Barnsley-Fern wird $S_1$ in $1\%$, $S_2$ in $85\%$ und $S_3 \& S_4$ in $7\%$ der Iterationen ausgeführt. +\begin{figure} + \centering + \makebox[\textwidth][c]{ + \includegraphics[width=1.4\textwidth]{papers/ifs/images/farn}} + \caption{Barnsley-Farn} + \label{ifs:farn} +\end{figure} +\begin{figure} + \centering + \includegraphics[width=0.7\textwidth]{papers/ifs/images/farncolor} + \caption{Vier Transformationen des Barnsley-Farn} + \label{ifs:farncolor} +\end{figure} |