Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

FRACTALS – return to origin

Such Piotr

Nafta-Gaz

|

2019

|

R. 75, nr 2

89--93

EN

Fractals have become fashionable. Therefore, in recent years there have been many articles in which the authors support something that they call a fractal account, including, for example, the sum of fractal dimensions. This paper is a recapitulation of what a fractal account is in the Earth sciences, what are its uses and boundaries. The definition of fractals is: it has a non trite structure in all scales, it is very hard to describe fractal structure in the Euclidean geometry, it is self-similar (directly or statistical), its Hausdorf dimension is greater than its topological dimension, it is described by recurrent formula, its dimension is not an integral number. In the face of such a wide and imprecise formula, various fields of science have introduced their definitions of fractal. It only has to meet most of the conditions included in the definition. In the analysis of geological objects in Earth sciences and in oil and gas industry, fractals are defined by the recurrence formula with its range of applicability, fractal dimension share a part of the space occupied by the fractal object, so the highest value of fractal dimension is equal to 3. Fundamental work in which the name of fractals for self- similar objects were introduced was The Fractal Geometry of Nature by Mandelbrot (1977). In the Earth sciences, statistical fractals (pseudofractals) are used. The straight line in the log-log plot is the indicator of fractal structure. In other words, the fractal structures are associated with the power patterns obtained during the analysis of geological objects. Generally, in the analysis of geological objects the Menger sponge and box methods of fractal dimension calculations are used. Fractals provide a unique opportunity to characterize complicated objects with the use of a single number, nevertheless, in order for the obtained results to be applicable and comparable with the results of other analyzes, both the model of the analyzed object and the method of calculation of the fractal dimension should be given, as well as the scope of applicability of this dimension.

PL

Fraktale stały się modne. W związku z tym w ostatnich latach obserwuje się wiele artykułów, w których autorzy wspierają się czymś, co nazywają rachunkiem fraktalowym, łącznie np. z sumowaniem wymiarów fraktalowych. Niniejszy artykuł stanowi rekapitulację tego, czym jest rachunek fraktalowy w naukach o Ziemi, jakie są jego zastosowania i granice. Co jest, a co nie jest fraktalem. Zasadniczo na definicję wymiaru fraktalnego składają się następujące warunki: nie jest prostą i taką samą strukturą we wszystkich skalach, bardzo trudno opisać go w geometrii euklidesowej, jest strukturą samopodobną (wprost lub statystycznie), jego wymiar Hausdorffa jest większy od jego wymiaru topologicznego, jest opisany formułą rekurencyjną oraz jego wymiar nie jest liczbą całkowitą. Wobec tak szerokiej i nieprecyzyjnej formuły różne dziedziny nauki wprowadziły swoje definicje fraktala. Ma on jedynie spełniać większość warunków zapisanych w definicji. W naukach o Ziemi fraktale definiowane są przez wzory rekurencyjne z analizą obszaru stosowalności. W analizie obiektów geologicznych wymiar fraktalny wskazuje na część przestrzeni zajmowaną przez dany obiekt, w związku z czym jego wartość nie może przekraczać 3. Mandelbrot w swojej fundamentalnej pracy The Fractal Geometry of Nature (1977) wprowadził nazwę fraktala jako obiektu samopodobnego. W naukach o Ziemi stosowane są fraktale statystyczne, zwane również pseudofraktalami. Wskaźnikiem struktury fraktalnej jest linia prosta na wykresie typu log-log. Inaczej mówiąc, fraktalne struktury są związane ze wzorami potęgowymi uzyskanymi podczas analizy obiektów geologicznych. Zasadniczo w analizie obiektów geologicznych stosujemy model gąbki Mengera oraz wymiar pudełkowy dla obiektów dwuwymiarowych. Fraktale dają unikalną możliwość scharakteryzowania skomplikowanych struktur za pomocą jednej liczby. Tym niemniej, aby otrzymane wyniki były stosowalne i porównywalne z wynikami innych analiz, należy zarówno podać model analizowanego obiektu i sposób wyliczenia wymiaru fraktalnego, jak też określić zakres stosowalności tego wymiaru. Tylko wtedy wymiar fraktalny będzie miał sens fizyczny.

2

Box dimension of interpolations of self-similar processes with stationary increments

Herburt I.

Probability and Mathematical Statistics

|

2001

|

Vol. 21, Fasc. 1

171--178

EN

We prove that under a general condition interpolation dimensions of H-sssi process converge in probability to 2−H.The result can be applied to a wideclass of H-sssi processes which includes fractional Brownian motions, (α, β)-fractional stable processes or strictly stable H-sssi processes. Moreover, we prove that for an H-sssi process with continuous sample paths the same general condition implies uniform convergence in probability of sample paths o f fractal interpolations to sample paths of the interpolated process.

3

On convergence of box dimensions of fractal interpolation stochastic processes

Herburt I., Małysz R.

Demonstratio Mathematica

|

2000

|

Vol. 33, nr 4

873-888

EN

We introduce fractal interpolation processes determined by n-dimensional random vectors. We examine convergence of their box dimensions and trajectories. We prove, in particular, that box dimensions and trajectories of fractal interpolations of a-fractional Brownian motion converge to those of the interpolated process.