Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Самоподобные процессы для чайников

.pdf
Скачиваний:
33
Добавлен:
15.03.2015
Размер:
337.45 Кб
Скачать

Давайте поговорим о брокколи.

Это такой овощ, богатый витаминами и веществами с антивирусными, антибактериальными и антиканцерогенными свойствами. Еще, вдохновляясь этим овощем, можно сделать крутой костюм и показать человека в таком костюме по первому каналу угадайте какой страны:

Рис. 1. Мужик в костюме брокколи

(спасибо Мише за ссылку на ЭТО)

А еще у брокколи есть родственник со смешным названием «романеско». Родственник выглядит космически:

Рис. 2. Капуста романеско в разных ракурсах

Отвлечемся от овощей.

В 1904 году шведский математик Нильс Фабиан Хельге фон Кох описал одну смешную кривую. Вот она:

Рис. 3. Кривая Нильса Фабиана Хельге фон Коха

Строится эта милая кривая следующим образом:

0.Берем отрезок.

1.Делим его на три части.

2.Среднюю часть заменяем равносторонним треугольником за вычетом этой самой трети отрезка.

3.С каждым из полученных отрезков проделываем шаги 0–3. До бесконечности.

Иллюстрированно первые три итерации выглядят как-то так:

Рис. 4. Первые три итерации кривой Нильса Фабиана Хельге фон Коха Отвлечемся от шведского математика и его фантазии.

В рамках работы над своей диссертацией я исследую трафик в беспроводных сенсорных сетях. И узнаю, что он во многих случаях оказывается самоподобным. Вот таким, примерно:

4,5

 

 

 

 

 

 

3,5

 

 

 

 

 

 

2,5

 

 

 

 

 

 

1,5

 

 

 

 

 

 

0,5

 

 

 

 

 

 

-0,5

0

100

200

300

400

500

-1,5

 

 

 

 

 

 

-2,5

 

 

 

 

 

 

-3,5

 

 

 

 

 

 

-4,5

 

 

 

 

 

 

Рис. 5. Таинственный самоподобный трафик

Теперь «внимание, вопрос». Что объединяет родственника брокколи по имени романеско, кривую, описанную шведским математиком, и самоподобный трафик?

Рис. 6. Капуста романеско, кривая Нильса Фабиана Хельге фон Коха, самоподобный трафик

Правильный ответ: части всех этих объектов подобны целому. По-умному это называется — фракталы.

Ну, с кривой Коха все ясно, она так и строится. Возьмите каждый из полученных отрезков и проделайте с ним то же, что проделывали со всем объектом. Логично, в таком случае, что часть кривой будет аналогична всей кривой. Ну, если эту всю кривую слегка округлить, например:

Рис. 7. Первые три итерации кривой Нильса Фабиана Хельге фон Коха. Терпите, она мне очень нравится

Брокколи. Романеско, в смысле. Вы посмотрите на это нежно-зеленое инопланетное существо! Каждый его маленький пупырышек — такой же конусообразный, как и большие пупырышки, из маленьких состоящие. Прекрасный же совершенно фрактал!

Рис. 8. Нежно-зеленое инопланетное существо

С самоподобным трафиком дела обстоят несколько сложнее. Дело в том, что романеско и фантазия кривая Коха — это регулярные фракталы. Точные. Часть объекта точно повторяет целое. Ну, если романеско покусает какая-нибудь гусеница — будет уже не точно, конечно. Но природой и романеско задуман как точный фрактал.

А вот самоподобный трафик — фрактал стохастический. По-русски — случайный. То есть, имеется некий случайный процесс. Выходят данные случайно из какого-нибудь источника, случайно приходят на другой узел, потоки данных от разных случайных источников в этом узле смешиваются или разделяются. Но никто никогда точно не может сказать, сколько данных будет в той или иной точке сети в то или иное время. Потому что случайный процесс.

Но! Если взять вот такой процесс и посмотреть на него в разных временнЫх масштабах, то окажется, что этот самый процесс, рассматриваемый в течение 100 секунд, и его часть, длиной в одну секунду, очень, очень, просто подозрительно похожи! Проиллюстрирую.

Возьмем самоподобный процесс, приведенный выше:

4,5

 

 

 

 

 

 

3,5

 

 

 

 

 

 

2,5

 

 

 

 

 

 

1,5

 

 

 

 

 

 

0,5

 

 

 

 

 

 

-0,5

0

100

200

300

400

500

-1,5

 

 

 

 

 

 

-2,5

 

 

 

 

 

 

-3,5

 

 

 

 

 

 

-4,5

 

 

 

 

 

 

Рис. 9. Снова таинственный самоподобный трафик. Можно я дальше не буду подписывать картинки?

И начнем делать с ним страшные вещи. Будем брать его часть и увеличивать (это будет левая сторона рисунка). Затем будем усреднять весь процесс так, чтобы получить число точек, равное числу точек во взятой ранее части (это будет правая сторона рисунка). Следите за руками.

Берем первые 50 точек исходного процесса (слева). И усредняем исходный процесс через каждые 10 точек, чтобы получить тоже 50 точек (справа):

4

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

10

20

30

40

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-1

-1

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Получились, конечно, неодинаковые рисунки. Все-таки процесс-то исходный был случайным. Но, согласитесь, можно предположить, что справа и слева две части одного и того же процесса. Частоты похожие, амплитуды.

Колдуем дальше. Берем первые 20 точек исходного процесса. Усредняем исходный же процесс через каждые 25 точек, чтобы получить опять 20 точек. Смотрим:

3,5

 

 

 

 

3,5

 

 

 

 

 

2,5

 

 

 

 

2,5

 

 

 

 

 

1,5

 

 

 

 

1,5

 

 

 

 

 

0,5

 

 

 

 

0,5

 

 

 

 

 

-0,5 0

5

10

15

20

-0,5 0

100

200

300

400

500

-1,5

 

 

 

 

-1,5

 

 

 

 

 

И опять — не идентичные графики получились, но весьма похожие.

Масштабируем дальше, на этот раз берем первые 10 точек процесса (спонсор масштабирования компания Mazda. Zoom-zoom). И усредняем через каждые 50 точек, получая на выходе только 10 значений:

3,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

4

6

8

10

 

 

 

 

100

200

300

400

500

0

0

-1,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-1,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

И снова мы видим ту же картину. Часть процесса не идентична абсолютно усреднённому целому процессу. Но весьма его напоминает. Частотный спектр на глаз — похож, Размах амплитуд — тоже.

Чтобы вы поверили, что я вас не обманываю, я покажу вам такие же масштабирования и усреднения для процесса, значения которого абсолютно независимы друг от друга, то есть совершенно случайного процесса без всяких фрактальных свойств.

Вот этот прекрасный процесс:

4

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

0

100

200

300

400

500

-1

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

-3

 

 

 

 

 

-4

 

 

 

 

 

Проделываем с ним ровно те же преобразования, что проделывали с самоподобным процессом выше. Комментировать каждый шаг не буду, просто смотрите и сравнивайте:

2

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

0

10

20

30

40

50

0

100

200

300

400

500

-1

 

 

 

 

 

-1

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

-3

 

 

 

 

 

-3

 

 

 

 

 

2

1

0

0

5

10

15

20

-1

-2

1,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

2

4

6

8

10

-0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

1,5

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

0,5

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

-0,5

0

100

200

300

400

500

-1

 

 

 

 

 

 

-1,5

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

1,5

1

0,5

0

0

100

200

300

400

500

-0,5

-1

О похожести говорить уже сложно. Если частоты процессов примерно совпадают, то вот амплитуды разнятся сильно. При масштабировании процесс вполне резво скачет вверх-вниз. А вот при усреднении стремиться завалиться куда-то в район нуля. Внимание! Если вы дочитали до этого места, сообщите мне об этом потом. Это для статистики.

Таким образом, говорить о том, что у данного процесса часть подобна целому, не приходится. Это

— несамоподобный процесс.

На сегодня все. Если этот маленький рассказ прочитают больше 5 человек, то я напишу продолжение, в котором расскажу вам об объектах, имеющих нецелую размерность, об английском ученом Хёрсте, который исследовал уровень воды в реке Нил и наисследовал такого, что его до сих пор цитируют, и о других ученых, которые связали две библейские истории с механизмами возникновения самоподобности.

Оставайтесь с нами!