– открытый конечный набор множеств, - покрытия, диаметр . Кратность покрытия точки – количество , содержащих точку. Кратность покрытия – максимум покрытия по точкам. Размерность и кратность покрытия d+1.
Множество Кантора:, берем отрезок [0, 1], делим на 3 части и выкидываем середину и так повторяем для полученных новых отрезков [0, ] , [, 1].
Кривая Коха: делим [0, 1] на 3 части и центральную часть превращаем в горку, ее Хаусдофрова размерность , т.к. она состоит из 4 частей с коэффициентом подобия .
2. Размерность Хаусдорфа.
. - минимальное число покрывающих множеств. Размерность - .
4. Теорема Банаха о неподвижной точке.
Пространство полное, если любая фундаментальная последовательность в нем сходится. - полное метрическое пространство, - элементы, gif" name="graphics16" align=bottom width=4 height=9 border=0> – метрика. - Липшец, – сжимающее, если . - сходится: . – фундаментальна: . Теорема: - полное метрическое пространство, - сжимающее отображение, то 1) сущ.ед. неподвижная точка , 2) , 3) . Д-о: , , значит последовательность фундаментальна, т.е. сходится, значит , пусть , - предел, - предел, значит ; пусть сущ. - противоречие. Следствие: .
6. Фрактальный метод сжатия информации о множествах.
Если у сжимающего точка неподвижна, то . Пусть есть , ищем . Есть , подберем , что . Т.к. , то . - метрика для компактных множеств. Неравенство Банаха: - коэффициент сжатия. Хатчинсон (прием построения сжимающего отображения): – норма оператора, , оператор сжимающий, если ; - линейный оператор => чисел нужно для задания; зададим ; д-о: ; сжимаем ; строим поправку , сближаем и , , где . - канторово совершенное множество. Пример: .
7. Фрактальный метод сжатия информации о функции.
f(x) – функция яркости, . Пространство функций – линейное пространство. C(Q)={f – непрерывны на Q}: ; Lp(Q): . Нужно - регионы, - домены, строим - сжимающее => - искажение => . 1) ; 2) . . должно выбираться так, чтобы отображались схожие участки. Похожесть определяется размерностью Хаусдорфа. Т.е. получаем перебор по среди тех, у кого близки и
8. Характеризация элемента наилучшего приближения в пространстве H со скалярным произведением. Доказать необходимость.
Теорема о характеризации наилучшего приближения: - точка наилучшего приближения . Д-о: н: x* - элемент наилучшего приближения и ,
+
=> - элемент наилучшего приближения => противоречие.
9. Доказать достаточность.
Теорема о характеризации наилучшего приближения: - точка наилучшего приближения . Д-о: д: => - ближайший.
11. Теорема Пифагора.
Теорема: . Д-о: .
10. Характеризация элемента наилучшего приближения из подпространства.
Следствие: M – линейное подпространство из H, - элемент наилучшего приближения . Д-о: .
13. Экстремальное свойство суммы Фурье.
. Свойство: при фиксированном n частная сумма Фурье – ближайший элемент, наилучшее приближение. , если замкнута: .
12. Построение элемента наилучшего приближения из подпространства, натянутого на конечную систему элементов .
H – ортонормированное пространство. – ортонормированная система векторов. , по .
14. – ортонормированная система. Если то . Если то . Доказать.
тверждение: Если то . Д-о: , но . Утверждение: Если то . Д-о: , .
1. Размерность Лебега-Брауэра Кратность покрытия точки – количество , содержащих точку. Кратность покрытия – максимум покрытия по точкам. Размерность и кратность...
Мера Хаусдорфа, мера Лебега на многообразии Мера Хаусдорфа относительно подпространства. Поведение меры Хаусдорфа при липшицевом отображении n-мера Хаусдорфа на n-мерном евклидовом...