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矩阵、随机化与分形图形

Stetson大学的一个非常可爱的MM(以后本Blog将简称她为Stetson MM)和我分享了一个很神奇的东西。她们正在做一个线性代数的课题研究,题目的大致意思是“用矩阵来构造分形图形”。Stetson MM叫我试着做下面这个实验:对于一个坐标点(x,y),定义下面4个矩阵变换:

然后,初始时令(x,y)等于(0,0),按照 T1 – 85%, T2 – 6%, T3 – 8%, T4 – 1% 的概率,随机选择一个变换对该点进行操作,生成的点就是新的(x,y);把它画在图上后,再重复刚才的操作,并一直这样做下去。我心里觉得奇怪,这为什么会得到分形图形呢?于是我写了一个简单的Mathematica程序:
list = {{0, 0}};
last = {{0}, {0}};
For[i = 0, i < 50000, i++, r = Random[];    If[r < 0.85, last = {{0.83, 0.03}, {-0.03, 0.86}}.last + {{0}, {1.5}},      If[r < 0.91, last = {{0.2, -0.25}, {0.21, 0.23}}.last + {{0}, {1.5}},        If[r < 0.99, last = {{-0.15, 0.27}, {0.25, 0.26}}.last + {{0}, {0.45}},          last = {{0, 0}, {0, 0.17}}.last + {{0}, {0}}        ]      ]    ];    list = Append[list, First[Transpose[last]]]; ] ListPlot[list, PlotStyle -> PointSize[0.002]]
程序运行的结果真的是令我大吃一惊:竟然真的是一个分形图形!!我不禁再次对数学产生了一种崇敬和畏惧感!!

图1
静下心来仔细研究了一下,其实这个东西的道理很简单:这些变换的实质就是把图形转移为另一个位置下的另一个尺度,经过变换以后的每个点都仍然在这个图形内。不同的变换有着不同的作用。T1的作用很明显:把该点移动到下一片小树叶上相同的位置。我们用红色的线条标注了对某个点连续三次T1变换的路径。T2, T3的作用是,把这个点在整个大叶子上的位置“投射”到最底部的叶片上对应的位置,其中T2负责投射到左边,T3负责投影到右边。我们分别用蓝色箭头和绿色箭头来演示T2和T3的轨迹。比如,对大叶片的左边第三叶的中间某个点进行T2变换,得到左边第一叶的左边第三个更小的叶片的中间;如果再进行一次变换,则就变到了左边第一叶的左边第一叶。T3的作用也基本上类似,我就不再多说了。最后, T4的作用是把某个点初始化到(0, 0.17y),以后再经过一系列T1变换后就可以画出树叶中间的线条(的一部分)了,并等待某次T2或T3把该点变到最底层的叶片的中间线条上。有人会说,那这样变下去的话,岂不是所有点都只能在树叶中间的那根线条上?对!事实上,以后产生的每一个点都在某个“n级叶片”的中间那根线条上。

图2
其实,我们之前是见过类似的东西的。例如,Sierpinski三角形也有相似的结论:给出三角形的三个顶点,然后从其中一个顶点出发,每次随机向任意一个顶点移动1/2的距离(走到与那个顶点的连线的中点上),并在该位置作一个标记;无限次操作后所有的标记就组成了Sierpinski三角形。

 

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