数学实验分形实例

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图形学实验一 三维分形(附源代码)

图形学实验一 三维分形(附源代码)

实验报告实验名称:三维分形算法姓名:陈怡东学号:09008406程序使用说明:程序打开后会呈现出3次分形后的四面体,因为考虑到观察效果的清晰所以就用了3次分形作为演示。

与用户的交互:1键盘交互:分别按下键盘上的数字键1,2,3,4可以分别改变四面体的4个面的颜色。

按下字母c(不区别大小写)可以改变视图函数,这里循环切换3种视图函数:glOrtho,glFrustum,gluPerspective,但是改变视图函数后要窗口形状变化后才能显现出来按下字母键q(不区别大小写)可以退出程序2鼠标交互:打开后在绘图的区域按下鼠标左键不放便可以拖动图形的视角,这里为了展现图形的3D效果因此固定了其中一点不放,这样就可以看到3D的效果。

鼠标右击则有弹出菜单显示,其中改变颜色则是同时改变4个面的颜色,本程序中运用了8组配色方案。

改变视图函数也是上述的3种函数,这里的效果立刻显现,但是还有很多问题达不到所要的效果,希望老师能帮忙解决一下。

设计思路:分形算法:把四面体细分成更小的四面体,先找出其6个棱的中点并连接起来,这样就在4个顶点处各有一个小的四面体,原来四面体中剩下的部分应当去掉。

仿效二维的生成方法,我们对保留的四个小四面体进行迭代细分。

这样细分结束后通过绘制4个三角形来绘制每一个剩下的四面体。

交互的实现:键盘交互,即通过对按键的响应写上响应函数实现对视图和颜色的改变。

鼠标交互:通过对鼠标左右按键的实现:该部分只做了必要的介绍,具体实现见代码(附注释)分形算法:void tetra(GLfloat *a,GLfloat *b,GLfloat *c,GLfloat *d)函数实现的是绘制四面体并且给四个面绘上不同的颜色。

以区别开来,函数的实现细节见代码,有注释介绍。

void triangle3(GLfloat *a,GLfloat *b,GLfloat *c)函数用来绘制每个平面细分后的三角形。

其中顶点设置为3维坐标glVertex3fv(a);void divide_tetra(GLfloat *a,GLfloat *b,GLfloat *c,GLfloat *d,int m)细分四面体的函数实现。

各种有趣的分形

各种有趣的分形

各种有趣的分形各种有趣的分形我们看到正方形,圆,球等物体时,不仅头脑里会迅速反映出它是什么,同时,只要我们有足够的数学知识,我们头脑中也反映出它的数学概念,如正方形是每边长度相等的四边形,圆是平面上与某一点距离相等的点的集合,等等。

但是,当我们看到一个山的形状时,我们会想到什么?"这是山",没错,山是如此的不同于其他景象,以至于你如果绘画水平不高,根本画不出象山的东西。

可是,山到底是什么?它既不是三角形,也不是球,我们甚至不能说明山具有怎样的几何轮廓,但为什么我们却有如此直观而又强烈的山的印象?分形的创始人是曼德布洛特思考了这个问题。

让图中的风景图片又是说明分形的另一很好的例子。

这张美丽的图片是利用分形技术生成的。

在生成自然真实的景物中,分形具有独特的优势,因为分形可以很好地构建自然景物的模型。

这是一棵厥类植物,仔细观察,你会发现,它的每个枝杈都在外形上和整体相同,仅仅在尺寸上小了一些。

而枝杈的枝杈也和整体相同,只是变得更加小了。

Sierpinski三角形具有严格的自相似特性Kohn雪花具有严格的自相似特性分维及分形的定义分维概念的提出对于欧几里得几何所描述的整形来说,可以由长度、面积、体积来测度。

但用这种办法对分形的层层细节做出测定是不可能的。

曼德尔布罗特放弃了这些测定而转向了维数概念。

分形的主要几何特征是关于它的结构的不规则性和复杂性,主要特征量应该是关于它的不规则性和复杂性程度的度量,这可用“维数”来表征。

维数是几何形体的一种重要性质,有其丰富的内涵。

整形几何学描述的都是有整数维的对象:点是零维的,线是一维的,面是二维的,体是三维的。

这种几何对象即使做拉伸、压缩、折叠、扭曲等变换,它们的维数也是不变的;这种维数称为“拓扑维”,记为d。

例如当把一张地图卷成筒,它仍然是一个二维信息载体;一根绳子团成团,仍然是一维结构。

但曼德尔布罗特认为,在分形世界里,维数却不一定是整数的。

《分形几何学》课件

《分形几何学》课件

分形风险管理:评 估和管理金融市场 的风险
分形投资策略:基 于分形理论的投资 策略,如分形交易 策略、分形投资组 合管理等
分形在物理学中的应用
分形几何学的未来 展望
分形几何学的发展趋势
应用领域:分形几何学在计算机图形学、图像处理、生物医学等领域的应用将越来越广泛
理论研究:分形几何学的理论研究将更加深入,包括分形维数的计算、分形几何的拓扑性质等
添加标题
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特点:具有自相似性,即无论放大 或缩小,其形状保持不变
性质:具有无限长度,但面积却为 零,是一种典型的分形图形
分形几何学的应用 实例
分形在图像压缩中的应用
分形压缩算法:基于分形几何学的图像压缩算法 压缩效果:提高压缩比,降低图像质量损失 应用场景:适用于图像传输、存储和显示等领域 技术挑战:如何平衡压缩比和图像质量损失,提高压缩算法的效率和稳定性
发展:1977年,数学家哈肯提出分形几何学的基本理论
应用:分形几何学在物理学、生物学、经济学等领域得到广泛应用 现状:分形几何学已成为现代数学的一个重要分支,对科学研究和实际应 用具有重要意义
分形几何学的应用领域
分形几何学的基本 概念
自相似性
定义:在任意 尺度下,具有 相同或相似的
结构或模式
特点:自相似 性是分形几何 学的核心概念
科赫曲线的生成过程: 将一条线段分为三等份, 去掉中间一段,然后将 剩下的两段分别替换为 两个新的科赫曲线
科赫曲线的应用:在计 算机图形学、动画制作 等领域有广泛应用
科赫曲线的性质:具有 自相似性、无限长度和 面积、分形维数等性质
皮亚诺曲线
定义:由意大利数学家皮亚诺提出 的一种分形图形

分形几何的典型范例

分形几何的典型范例

分形几何有许多典型的范例,以下是其中一些:
1. 谢尔宾斯基三角形:这是一种自相似的分形图形,通过不断将三角形划分为更小的三角形,最终得到具有无限复杂性的图形。

2. 谢尔宾斯基垫片:这是由谢尔宾斯基三角形进一步演化而来的一种分形图形,由三角形内部的三角形构成,整体呈现出一个自相似的模式。

3. 科赫曲线:又称为科赫雪花或科赫蛇,是一种分形曲线。

通过不断将一段线段分割成等长的两段,然后将每一段线段的中间部分弯曲成等边三角形,最终得到具有无限复杂性的图形。

4. 曼德布罗集:这是由数学家本华·曼德布罗提出的分形图形,通过不断将单位正方形进行切割和填充,最终得到的图形是一个具有无限复杂性的集合。

5. 皮亚诺曲线:这是一种由意大利数学家皮亚诺提出的分形图形,它是一种在平面上的连续曲线,通过不断将线段进行延长和弯曲,最终得到的图形具有无限复杂性和自相似性。

这些只是分形几何中的一些典型范例,实际上还有许多其他的分形图形和结构,如朱利亚集、费根堡姆曲线等。

这些分形图形的特点是具有无限的复杂性和自相似性,并且在许多领域中得到了应用。

数学实验之十二迭代---分形

数学实验之十二迭代---分形

Z k 1 wi ( zk ), k 0,1,...
则点集 {Z k } 的聚点集合称为一个IFS吸引子。
• 用IFS绘制分形的方法 1、设图形可视区域为
V [ xmin , xmax ] [ ymin , ymax ]
假设采用L 级灰度的图像绘制,总迭代 次数为N。 2、将 V 分成 a b 的网格,格点为 ( xi , y j ) 用 Vij [ xi , xi 1 ] [ y j , y j 1 ] 表示矩形区域。用 ij 表示在N次迭代中落入 Vij 中点的个数。 记 max ij 则象素 (i,j)的灰度为
3、函数迭代产生的分形
用Z表示复数,定义在复平面上的函数 f(Z)称为复变函数。 任意给定初始复数值 Z 0 ,定义复数序列
Z n1 f (Z n ), n 0,1,2, (1)
对于什么样的初始值 Z 0 ,复数序列 {Z n } 收敛或有界?
• Julia集
考虑复变函数迭代
2 Z n 1 Z n c,
按上述方式迭代数百次,呈现极不规则 的图形。故称为混沌游戏。
• IFS迭代 IFS--Iterated Function System 取定 n 个仿射变换
wi ( Z ) ai Z bi , i 1,2,..., n
以及 n 个概率 p1, p2 ,..., pn ( p1 ... pn 1) 任给初值 Z 0 ,以概率 pi 选取变换 wi 进行迭代
5、分形欣赏
分形时装
分形音乐
• 相关主页: • / SiliconValley/Haven/4386 • /fxiy/index.htm
分形影院
• /fxyy/fs/fs005.htm

科勒雪花 分形维度

科勒雪花 分形维度

科勒雪花分形维度(实用版)目录一、科勒雪花的概念二、科勒雪花与分形维度的关系三、科勒雪花的应用四、总结正文一、科勒雪花的概念科勒雪花(Koch curve)是一种分形图形,由瑞典数学家科克(Helge von Koch)在 1904 年首次描述。

它是一种不论由直段还是由曲段组成的始终保持连通的线。

科勒雪花可以通过以下方法生成:从一个边长为 1 的等边三角形开始,取每边中间的三分之一,接上去一个形状完全相似但边长为其三分之一的三角形,结果是一个六角形。

接着取六角形的每个边做同样的变换,即在中间三分之一接上更小的三角形,以此重复,直至无穷。

最终,外界的变得原来越细微曲折,形状接近理想化的雪花。

二、科勒雪花与分形维度的关系科勒雪花是一种典型的分形图形,它具有分形维度(fractal dimension)。

分形维度是用来描述分形图形复杂程度的一个概念。

对于科勒雪花,其分形维度大约为 1.2618,这意味着它的长度是无穷大,而面积是有限的。

分形维度的计算公式为:D = log(A)/log(r),其中 A 是图形的面积,r 是图形的半径。

三、科勒雪花的应用科勒雪花在许多领域都有广泛的应用,例如数学、物理、化学、生物学、地理学等。

在数学领域,科勒雪花被用来研究分形理论、迭代函数系统和非线性动力学;在物理学领域,科勒雪花可以用来描述晶体结构和粒子加速器的设计;在生物学领域,科勒雪花可以用来模拟细胞生长和扩散过程。

此外,科勒雪花还具有很高的艺术价值,被广泛应用于建筑、装饰和艺术设计等领域。

四、总结科勒雪花是一种具有分形维度的分形图形,由瑞典数学家科克在1904 年首次描述。

自然数学之分形原理

自然数学之分形原理

自然数学之分形原理嘿,朋友们!今天咱来聊聊一个超有意思的东西——自然数学之分形原理!你说啥是分形原理?哈哈,简单来说,就像是大自然特别喜欢玩的一个神奇游戏。

咱就拿一棵树来举例吧,你看那大树有粗粗的树干,然后从树干上又分出好多树枝,每个树枝又像个小树干似的分出好多更细的小树枝,这像不像一种重复的模式呀?对咯,这就是分形!再想想那美丽的雪花,每一片雪花都有那么精致复杂的形状,可仔细一瞧,嘿,都是由一个个小的类似形状组成的呢!这多神奇呀!这不就是大自然在给我们展示它的鬼斧神工嘛!分形原理可不仅仅是好看好玩哦,它在好多地方都大有用处呢!比如说在计算机图形学里,通过分形可以创造出超级逼真的自然场景,哇塞,那感觉就像真的走进了大自然一样!还有在医学领域,据说也能用分形来研究人体的一些复杂结构呢。

咱生活中也到处都有分形的影子呀!你想想那海岸线,弯弯曲曲的,放大了看还是那种弯弯曲曲的感觉,不就是分形嘛!还有那云朵,一会儿变成这个形状,一会儿又变成那个形状,仔细琢磨琢磨,是不是也有点分形的味道呢?你说大自然咋这么聪明呢,能想出这么奇妙的东西来!咱人类可得好好向大自然学习学习呀!分形原理让我们看到了自然界中那些隐藏的规律和秩序,让我们对这个世界有了更深的认识。

这不就像是我们人生嘛,看似纷繁复杂,但其实也有着自己内在的规律和模式。

我们每天经历的各种小事,不也像是一个个小的分形嘛,它们组合起来就构成了我们丰富多彩的人生!哎呀呀,真的是越想越有意思呢!分形原理就像是大自然给我们的一份特别礼物,等着我们去慢慢发掘和欣赏。

我们可不能辜负了大自然的这份心意呀,得好好去感受它、理解它。

所以呀,朋友们,以后再看到那些奇妙的自然现象,可别只是惊叹一下就过去了哦,多想想背后是不是有着分形原理在起作用呢!让我们一起在分形的世界里畅游,去发现更多的美好和奇妙吧!。

几何画板(GSP)分形入门50例

几何画板(GSP)分形入门50例

几何画板分形入门50例重庆市万州第二高级中学向忠(老巷)教程介绍了一些常见经典分形的几何画板实现方法,内容包括:林氏系统L-system、迭代函数系统IFS、圆的极限集、Mandelbrot集、Julia集、Newton分形、实数分形,以及这些分形的一些特效变换方法软件支持:几何画板5分形工具:画板分形常用工具包复分形生成平台IFS分形生成平台1~3(全文范例的gsp源文件、插图及分形工具可点击封面分形图下载)写在前面分形几何学是美籍数学家曼德尔布罗特(Benoit B·Mandelbrot)在 20 世纪 70 年代中期创立的一门新的数学前缘学科,它以研究自然界与社会活动中广泛存在的无序现象为对象,其理论和方法广泛应用于自然科学和社会科学的各个领域,为描述自然界和社会系统中大量存在的不规则图形和现象提供了相应的思想方法,为解决传统科学众多领域的难题提供了全新的思路。

目前我国正在进行的基础教育课程改革,为这门充满活力的新兴学科在普通高中数学课程中渗透创造了一个良好的契机。

根据《基础教育课程改革纲要》“加强课程内容与现代科技的联系”的要求和高中生的知识基础及思维水平,本教程避开了分形几何学的那些深邃的理论,精心遴选了分形几何的50个经典实例,从计算机实际操作入手,通过几何画板的演绎,深入浅出地介绍分形图形的一些常用实现方法,引领学生经历一次全新的几何旅程、领略一种全新的数学思维方式,培养高中学生对科技发展前沿理论的敏感和关注意识。

目录例1.简单向前生成元格式的LS分形例2.左右生成元混合格式的LS分形例3.分枝结构的进退格式的LS分形例4.Koch曲线及LS雪花例5.二维IFS分形确定性算法(一)例6.二维IFS分形确定性算法(二)例7.二维IFS分形确定性算法(三)例8.带概率的IFSP分形(一)例9.带概率的IFSP分形(二)例10.IFS码的提取和植物的拟态例11.反函数迭代(逆迭代)法IFS分形(一)例12.反函数迭代(逆迭代)法IFS分形(二)例13.LS分形的球面化处理例14.Weierstrass函数的球面化处理例15.IFS分形的反演处理例16.Apollony分形例17.圆的极限集(一)例18.圆的极限集(二)例19.圆的极限集(三)例20.圆的极限集(四)例21.复分形逃逸时间算法例22.Julia集和Mandelbrot集的RGB着色与内外部修饰例23.Julia集和Mandelbrot集的特效处理例24.复分形的等et线作法例25.复分形的拟3D-et作法例26.免工具复分形的逃逸时间作法与分形局部放大例27.复分形的球面化处理例28.通过变换迭代格式绘制点生成特效分形例29.复分形的边界扫描技术——距离估计(DEM)方法例30.复分形拟3D-dist作法与圆等高线3D-dist作法例31.分形万花筒例32.分形局部连续放大同步扫描例33.分形浮雕效果例34.分形外部的三角形不等式着色方法例35.Newton分形例36.Newton分形的特效处理例37.实数分形之Mira分形例38.LS和IFS分形的内迭代扫描算法例39.圆的极限集的内迭代扫描算法例40.LS和IFS分形的外迭代扫描算法例41.J\M集的点陷阱扫描算法例42.实分形的点陷阱外迭代扫描算法例43.圆的极限集多点陷阱外迭代扫描算法(一)例44.圆的极限集多点陷阱外迭代扫描算法(二)例45.圆的极限集多点陷阱外迭代扫描算法(三)例46.分形的叠加与镶嵌例47.Escher_Julia盘例48.双曲对称极限圆(Poincar盘)例49.实分形的旋转迭代扫描算法例50.Hilbert填充曲线例1.简单向前生成元格式的LS分形L-system源于模拟植物形态和生长,是一种重要的分形生成方法。

电子科技大学数学实验实验报告(含详细程序和实验数据)-Koch分形雪花,计算瑞典国土,计算我国海岸线长度

电子科技大学数学实验实验报告(含详细程序和实验数据)-Koch分形雪花,计算瑞典国土,计算我国海岸线长度

Koch 分形雪花面积计算的数学实验报告2012年4月6日绘制Koch 分形雪花,分析其边数及面积规律实验内容取周长为10的正三角形为初始元。

第一步(N=1):将边长三等分,并以中间的一份为底边构造正三角形,去掉该三角形的底边,将两腰与剩下的两份相连,得到生成元。

原三角形每条边都用生成元替换,得到具有6个凸顶点的12边形。

第二步(N=2):对第1步得到的图形,同样将其边长三等分,并以中间的一份构造正三角形,去掉该三角形的底边,将两腰与两边的两份相连,得到生成元。

原12边形的每条边都用生成元替换,得到24个凸顶点的48边形。

如此方法,一直做下去,当∞→N 时便得到了Koch 分形雪花。

实验目的1.算法描述Koch 分形雪花2.证明Koch 分形雪花图Kn 的边数为143-⨯=n n L3.求Koch 分形雪花图Kn 的面积)(lim n N K area ∞→实验原理1. Koch 分形雪花的绘制过程与Koch 曲线的构造过程类似。

事实上,Koch 分形雪花是由三条三次Koch 曲线组成的。

Koch 曲线的构造:由一条线段产生四条线段,由n 条线段迭代一次后将产生4n 条线段,算法针对每一条线段逐步进行,将计算新的三个点。

第一个点位于线段的三分之一处,第三个点位于线段的三分之二处,第二个点以第一个点为轴心,将第一和第三个点形成的向量正向旋转ο60而得,正向旋转由正交矩阵⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧-3cos 3sin 3sin3cos ππππ完成。

三条三条三次Koch 曲线由初始向量P 构造。

流程图如下:⑴)/3P -2(P + P ←Q )/3;P -(P + P ← Q 121 31211 ⑵;A ×)Q -(Q + Q ← Q T1312 ⑶.Q ← P ;Q ← P ;Q ← P ;P ← P 342312252.由于Koch分形雪花是封闭的凸多边形,所以边数=顶点数=P矩阵的行数-1。

分形预测实例-1分形预测的有关公式

分形预测实例-1分形预测的有关公式

彩票各期数字之间的某些位有很强的相关性,通过分形分析,可以从中发现一定的规律,以下是用分形方法的验证过程。

分形验证可用如下公式:F = Cr D+E (公式1)式中:r为特定位置的数值;F 为与r有关的,经过计算出来的数值;C为待定常数,D为维数,E为能量修正值,一般状态下取值1/15。

在本文中r取为不同期数中不同位置的数值,如设定2002058期中的第一位为r1,2002057期中的第二位的为r2,依次类推。

F为要预测的数值。

在我们应用的分形验证方法中,D为常数,它在双对数坐标上是一条直线。

根据该直线上的任意两个数据点(F i,r i)和(F j,r j),可以确定该段直线的分形参数,亦即分维数D 和常数C 。

求出这两个值后,代入方程式便可以根据r值求出需要的F值。

在这里我们要把上面的函数经过一系列的变化转化成分形的形式。

我们使用一种施行累计积的系列变换,可以将数据进行一系列变换,使变换后的数据符合分形的要求,亦即使变换后的数据能用分形分布来处理。

以下是该方法的简介:(1)将一定分布形式的彩票历史数据点(F i, r i)(i=1~n)绘于双对数坐标上。

{F i}= {F1, F2 , F3......}(i=1,2......n)(2)构造其他积序列。

例如构造一阶累计积序列K1,其中K11 =F1,K12 =F1*F2,K13 =F1*F2*F3等等,依类推可构造二阶、三阶累计和等等,即有:{K1i}= {F1, F1*F2, F1*F2*F3 ......}(i=1,2......n){K2i}= {K11, K11*K12, K11*K12*K13 ......}(i=1,2......n){K3i}= {K21, K21*K22, K21*K22*K23 ......}(i=1,2......n){K4i}= {K31, K31*K32, K31*K32*K33 ......}(i=1,2......n)(3)建立累计积的分形模型。

分形几何学的应用领域与实例

分形几何学的应用领域与实例

分形几何学的应用领域与实例一、简介分形几何学是一门研究自相似结构的几何学分支,它的应用涵盖了许多领域,包括自然科学、社会科学和工程技术等。

本文将介绍分形几何学在不同领域的应用,并举例说明其实际应用。

二、自然科学领域的应用1. 生态学分形几何学可以描述生态系统的空间结构和模式,揭示物种多样性和物种分布的规律。

例如,通过分析森林的分形维度,可以评估生物多样性和生态系统的稳定性。

2. 气象学分形几何学被用于分析天气系统中的云朵形态和气象图像的变化。

通过计算云朵的分形维度,可以对天气系统的复杂性和演化进行研究,并提供天气预报模型的改进。

3. 地质学分形几何学在地质学中的应用广泛,如地貌形态的分析和土地利用规划。

通过分形维度的计算,可以量化地表的粗糙度和复杂性,为地质灾害的预测和防治提供依据。

三、社会科学领域的应用1. 经济学分形几何学可以应用于金融市场的分析和预测。

股市价格的波动、股市指数和交易量等变量的时间序列数据都具有分形特征,分形几何学的方法可以揭示这些数据背后的模式和规律。

2. 城市规划分形几何学可以应用于城市结构的研究和规划。

通过计算城市空间的分形维度,可以评估城市发展的复杂性和组织性,为优化城市规划和交通规划提供指导。

3. 社交网络分形几何学可以用于分析和模拟社交网络的结构和演化。

通过研究社交网络的分形特征,可以揭示社交网络中的群体结构、信息传播模式等,为社交媒体的设计和社交行为的预测提供支持。

四、工程技术领域的应用1. 通信工程分形几何学可以用于无线信号传输中的天线设计和信道建模。

通过利用分形结构的多频段和多尺度特性,可以提高无线信号的传输效率和抗干扰能力。

2. 图像处理分形几何学在图像压缩和图像分割领域有着广泛的应用。

通过使用分形编码算法,可以实现对图像的高效压缩和恢复,实现图像传输和存储的节约。

3. 材料科学分形几何学可以用于研究材料表面的粗糙度和纹理特征。

通过分析材料表面的分形维度,可以评估材料的机械性能和耐磨性,为材料设计和制造提供指导。

神奇的分形艺术

神奇的分形艺术

神奇的分形艺术神奇的分形艺术(一):无限长的曲线可能围住一块有限的面积Brain Storm | 2007-07-05 9:45| 21 Comments | 本文内容遵从CC版权协议转载请注明出自很多东西都是吹神了的,其中麦田圈之谜相当引人注目。

上个世纪里人们时不时能听见某个农民早晨醒了到麦田地一看立马吓得屁滚尿流的故事。

上面这幅图就是97年在英国Silbury山上发现的麦田圈,看上去大致上是一个雪花形状。

你或许会觉得这个图形很好看。

看了下面的文字后,你会发现这个图形远远不是“好看”可以概括的,它的背后还有很多东西。

在说明什么是分形艺术前,我们先按照下面的方法构造一个图形。

看下图,首先画一个线段,然后把它平分成三段,去掉中间那一段并用两条等长的线段代替。

这样,原来的一条线段就变成了四条小的线段。

用相同的方法把每一条小的线段的中间三分之一替换为等边三角形的两边,得到了16条更小的线段。

然后继续对16条线段进行相同的操作,并无限地迭代下去。

下图是这个图形前五次迭代的过程,可以看到这样的分辨率下已经不能显示出第五次迭代后图形的所有细节了。

这样的图形可以用Logo语言很轻松地画出来。

你可能注意到一个有趣的事实:整个线条的长度每一次都变成了原来的4/3。

如果最初的线段长为一个单位,那么第一次操作后总长度变成了4/3,第二次操作后总长增加到16/9,第n次操作后长度为(4/3)^n。

毫无疑问,操作无限进行下去,这条曲线将达到无限长。

难以置信的是这条无限长的曲线却“始终只有那么大”。

当把三条这样的曲线头尾相接组成一个封闭图形时,有趣的事情发生了。

这个雪花一样的图形有着无限长的边界,但是它的总面积却是有限的。

换句话说,无限长的曲线围住了一块有限的面积。

有人可能会问为什么面积是有限的。

虽然从上面的图上看结论很显然,但这里我们还是要给出一个简单的证明。

三条曲线中每一条的第n次迭代前有4^(n-1)个长为(1/3)^(n-1)的线段,迭代后多出的面积为4^(n-1)个边长为(1/3)^n的等边三角形。

生活中的美妙分形

生活中的美妙分形

从海洋贝类、螺旋星系再到人类肺部的结构,混沌的模型无处不在。

分形是从混沌方程形成的一系列图形,包含不断放大的复杂自相似图案。

如果将一个分形图案分为几个部分,那么每一小块都和整体形状完全一样。

分形的数学之美在于可以从相对简单的方程推导出无限复杂的系统。

通过多次迭代或重复分形生成方程,随机输出就可以产生独特且可识别的美丽图案。

地球上也存在一些自然生成的分形图形,下面我们将从中挑出一些最美丽的图案,以飨读者。

1. 罗马花椰菜(Romanesco Broccoli)这种花椰菜的变种形式是一种极限分形蔬菜。

它的图案是斐波纳契(Fibonacci)黄金螺旋的自然呈现形式,在这个对数螺旋中,每一个直角转弯与起始点的距离都被Φ值所约束,Φ值即黄金分割率。

旧金山湾(San Francisco Bay)的盐滩曾经出产了将近一个世纪之久的商品盐。

世界上最大的盐滩,即位于玻利维亚南部的乌尤尼岩沼(Salar de Uyuni)。

结痂的盐层展现出一种非常一致的随机图案模式,这就是分形的特征。

3. 菊石缝合线已经灭绝了6500万年之久的菊石是一种带有多室螺旋状外壳的海洋头足类动物,其小室之间的阻隔即缝合线就是一种复杂的分形曲线。

斯蒂芬·杰·古尔德(Stephen Jay Gould)曾以菊石缝合线随时间的复杂性来论证不存在向着更高复杂性方向发展的进化驱动力,人类的出现是一个“壮丽的偶然”,在宇宙中独一无二。

和罗马花椰菜一样,菊石外壳也会按照对数螺旋的方式生长,这种生长模式在自然界中颇为常见。

西班牙巴塞罗那一处教堂楼梯的设计灵感就来自于菊石。

4. 山脉地质构造作用力向上抬升地壳,侵蚀再将地壳撕得支离破碎,山脉从此形成,同时也产生了分形图案。

上图是喜马拉雅山脉(Himalayan Mountains)的高空图像,地球上许多最高的山峰都集中在这一带。

造山运动始于7000万年前,随着印度板块和欧亚大陆板块的不断碰撞,喜马拉雅山脉还在被抬升。

8 分形

8 分形

8.2递归模型


8.2.1 8.2.2 8.2.3 8.2.4 8.2.5 8.2.6
Cantor集 Koch曲线 Peano-Hilbert曲线 Sierpinski垫片、地毯和海绵 C字曲线 Caley树
8.2.1 Cantor集
集合论的创始人康托(G.Cantor,1845~1918)在1883年 曾构造了一种三等分Cantor集,其几何表示如下: 生成规则:取一段长度为L0的直线段,将其三等分,保留 两端的线段,将中间一段抛弃,如图8-9的n=1的操作;再 将剩下的两段直线分别三等分,然后将其中间一段抛弃, 如图8-9的n=2的操作;依此类推,便形成了无数个尘埃似 的散点,所以cantor三分集也称为cantor灰尘。 “病态”原因:数目无穷多,但长度趋近于零。
dc.MoveTo(ROUND(ax),ROUND(ay+MaxY/2)); dc.LineTo(ROUND(bx),ROUND(by+MaxY/2)); return;
}
cx=ax+(bx-ax)/3;cy = ay ; cantor(ax,ay,cx,cy,n-1); dx=ax+2*(bx-ax)/3;dy = by ; cantor(dx,dy,bx,by,n-1);
2.无标度性 标度是计量单位的刻度。比如长度的标度是米;重 量的标度是公斤;面积的标度是平方米等。对欧氏几 何学内的不同形体,可以选择不同的标度去度量。例 如,直线是多长,面积是多大,体积是多少。自然界 中很多的物体具有特征长度,如人有高度、山有海拔 等等。
8.1.3 分形的定义
一般认为,满足下列条件的图形称为分形集: 分形集具有任意尺度下的比例细节,或者说具有精细结构; 分形集是不规则的,以致于不能用传统的几何语言来描述。 分形集通常具有某种自相似性,或许是近似的或许是统计 意义下的自相似。 分形集在某种方式下定义的“分维数”一般大于它的拓扑 维数。 分形集的定义常常是非常简单的,或许是递归的。

分形几何学的应用领域与实例

分形几何学的应用领域与实例

分形几何学的应用领域与实例引言:分形几何学是一门研究自相似性质的数学学科,它对于描述自然界中的复杂结构和模式具有重要的应用价值。

本文将探讨分形几何学在不同领域中的具体应用,并介绍一些相关的实例,以展示分形几何学的实际应用价值。

一、自然科学领域的应用分形几何学在自然科学领域中有着广泛的应用,以下将介绍两个具体的实例。

实例一:自然界中的分形结构自然界中许多景观和生物结构都表现出分形特征。

例如,树叶的分支、闪电的形状以及云朵的结构都有着类似的分形特征。

通过分形几何学的方法,我们可以对这些自然现象进行更深入的研究,并通过数学模型描述它们的形态与特征。

实例二:生物系统的分形模型分形几何学在生物系统的研究中也具有重要的应用价值。

例如,生物的血管网络、肺泡结构以及神经细胞的分支等都可以通过分形模型进行表达和分析。

这种基于分形几何学的模型可以帮助科学家更好地理解生物系统的结构与功能,从而为生物医学领域的研究提供有益的工具和方法。

二、计算机图形学和数字媒体的应用分形几何学在计算机图形学和数字媒体领域也有着广泛的应用。

以下将介绍两个具体的实例。

实例一:分形压缩算法分形图像压缩算法是一种基于分形几何学原理的图像压缩方法。

通过将原始图像划分为一组自相似的小块,并使用数学函数来描述块之间的相似性,可以实现对图像的高效压缩。

这种方法可以在减小存储空间的同时保持图像的质量,因此在图像传输和存储方面具有重要的应用价值。

实例二:分形生成艺术分形几何学可以用来生成各种艺术形式,如绘画、音乐和动画等。

通过使用分形生成算法,艺术家可以创造出具有自相似性质的艺术作品,展现出独特的美学效果。

这种分形生成艺术在数字媒体领域中得到广泛应用,为艺术创作提供了新的可能性。

三、金融市场的应用分形几何学在金融市场的研究中也具有重要的应用价值。

以下将介绍两个具体的实例。

实例一:股市价格波动的分形模型分形几何学可以帮助研究股市价格波动的模式与规律。

通过对股市价格的分形分析,可以揭示出价格的自相似性质,进而提供对股市价格未来走势的预测和决策支持。

分形(一种别样的数学美丽)

分形(一种别样的数学美丽)

分形(一种别样的数学美丽)从海螺和螺旋星云到人类的肺脏结构,我们身边充满各种各样的混沌图案。

分形(一种几何形状,被以越来越小的比例反复折叠而产生不能被标准几何所定义的不标准的形状和表面)是由混沌方程组成,它包含通过放大会变的越来越复杂的自相似图案。

要是把一个分形图案分成几小部分,结果会得到一个尺寸缩小,但形状跟整个图案一模一样的复制品。

分形的数学之美,是利用相对简单的等式形成无限复杂的图案。

它通过多次重复分形生成等式,形成美丽的图案。

我们已经在我们的地球上搜集到一些这方的天然实例,下面就让我看一看。

1.罗马花椰菜:拥有黄金螺旋罗马花椰菜这种花椰菜的变种是最重要的分形蔬菜。

它的图案是斐波纳契数列,或称黄金螺旋型(一种对数螺旋,小花以花球中心为对称轴,螺旋排列)的天然代表。

2.世界最大盐沼——天空之镜盐沼坚硬的盐层上呈现非常一致的不规则图案过去一个世纪,上图里的旧金山海湾盐沼一直被用来进行工业盐生产。

下图显示的是位于玻利维亚南部的世界最大盐沼——天空之镜(Salar de Uyuni)。

坚硬的盐层上呈现非常一致的不规则图案,这是典型的分形。

3.菊石缝线菊石的外壳还生长成一个对数螺旋型大约6500万年前灭绝的菊石在大约6500万年前灭绝的菊石,是制作分成许多间隔的螺旋形外壳的海洋头足纲动物。

这些间隔之间的壳壁被称作缝线,它是分形复曲线。

美国著名古生物学家史蒂芬·杰伊·古尔德依据不同时期的菊石缝线的复杂性得出结论说,进化并没驱使它们变得更加复杂,我们人类显然是“一个例外”,是宇宙里独一无二的。

菊石的外壳还生长成一个对数螺旋型,很显然,自然界经常会出现这种图案,例如罗马花椰菜。

4.山脉山脉山脉是构造作用力和侵蚀作用的共同产物,构造作用力促使地壳隆起,侵蚀作用导致一些地壳下陷。

这些因素共同作用的产物,是一个分形。

上图显示的是喜马拉雅山脉,它是世界很多最高峰的所在地。

印度板块和欧亚板块在大约7000万年前相撞在一起,导致喜马拉雅山脉隆起,现在这座山脉的高度仍在不断增加。

科勒雪花 分形维度

科勒雪花 分形维度

科勒雪花分形维度科勒雪花是一种著名的分形结构,以其美丽而复杂的形态而闻名。

在数学上,分形是具有自相似性的几何形状,而科勒雪花便是一个典型的例子。

在本文中,我们将探讨科勒雪花及其分形维度的概念和原理。

一、科勒雪花的形成科勒雪花是通过重复迭代的方式形成的。

起始时,我们以一个正三角形为基础,然后将这个正三角形的每条边分成三等份。

然后在中间等分处向外延伸出一个等边三角形,形成一个类似于“Y”的形状。

接下来,我们在每个“Y”的线段上重复进行相同的操作,即将其分成三等份,并在中间等分处向外延伸出一个等边三角形。

如此重复下去,我们就可以不断生成越来越复杂的科勒雪花。

二、科勒雪花的自相似性科勒雪花的自相似性是指它的每一部分都与整个形状非常相似。

无论是放大整个雪花,还是放大其中的一个小部分,都会发现它们的形态基本一致。

这种自相似性是科勒雪花成为分形的重要特征之一。

三、科勒雪花的分形维度分形维度是描述分形形状复杂程度的一个指标。

对于科勒雪花来说,它的分形维度是介于一维和二维之间的一个数值。

具体计算分形维度的方法有多种,其中一种常用的方法是通过不断地缩小分形形状的比例尺寸,并计算每次缩小的比例因子,然后取对数。

当比例尺寸接近无穷小时,取对数之差的极限就是分形维度。

四、科勒雪花的分形维度计算对于科勒雪花来说,它的分形维度可以通过以下步骤计算:1. 将科勒雪花等分为3个小雪花;2. 计算沿着每个小雪花边缘的长度,并取对数;3. 将上一步的结果相加,并除以对数3,得到平均值;4. 取以上平均值的对数,即为科勒雪花的分形维度。

通过这种方法,我们可以计算出科勒雪花的分形维度约等于 1.261。

五、科勒雪花的应用科勒雪花不仅仅是一种数学上的构造,它还有许多实际应用。

例如,在计算机图形学中,科勒雪花可以用来生成复杂而美丽的图案。

此外,科勒雪花的自相似性和分形特性也使得它成为研究自然界复杂形态的工具之一,例如树叶的形状、山川的轮廓等。

几个分形的matlab实现

几个分形的matlab实现

几个分形的matlab实现之杨若古兰创作摘要:给出几个分形的实例,并用matlab编程实现方便更好的理解分形,观赏其带来的数学美感关键字:Koch曲线实验图像一、成绩描述:从一条直线段开始,将线段两头的三分之一部分用一个等边三角形的两边代替,构成山丘形图形如下图1在新的图形中,又将图中每不断线段两头的三分之一部分都用一个等边三角形的两条边代替,再次构成新的图形如此迭代,构成Koch分形曲线.二、算法分析:考虑由直线段(2个点)发生第一个图形(5个点)的过程.图1中,设P和5P分别为原始直线段的两个端点,现须要在直线1段的两头顺次拔出三个点P,3P,4P.明显2P位于线段三分之一处,2P位于线段三分之二处,3P点的地位可看成是由4P点以2P点为轴4心,逆时针扭转600而得.扭转由正交矩阵实现.算法根据初始数据(P和5P点的坐标),发生图1中5个结点的1坐标.结点的坐标数组构成一个25 矩阵,矩阵的第一行为1P的坐标,第二行为P的坐标……,第五行为5P的坐标.矩阵的第一列元2素分别为5个结点的x 坐标,第二列元素分别为5个结点的y 坐标.进一步考虑Koch 曲线构成过程中结点数目的变更规律.设第k 次迭代发生的结点数为k n ,第1+k 次迭代发生的结点数为1+k n ,则k n 和1+k n 两头的递推关系为341-=+k k n n .三、实验程序及正文:p=[0 0;10 0]; %P 为初始两个点的坐标,第一列为x 坐标,第二列为y 坐标n=2; %n 为结点数A=[cos(pi/3) -sin(pi/3);sin(pi/3) cos(pi/3)]; %扭转矩阵 for k=1:4d=diff(p)/3; %diff 计算相邻两个点的坐标之差,得到相邻两点确定的向量%则d 就计算出每个向量长度的三分之一,与题中将线段三等分对应m=4*n-3; %迭代公式q=p(1:n-1,:); %以原点为起点,前n-1个点的坐标为起点构成向量p(5:4:m,:)=p(2:n,:); %迭代后处于4k+1地位上的点的坐标为迭代前的响应坐标p(2:4:m,:)=q+d; %用向量方法计算迭代后处于4k+2地位上的点的坐标p(3:4:m,:)=q+d+d*A'; %用向量方法计算迭代后处于4k+3地位上的点的坐标p(4:4:m,:)=q+2*d; %用向量方法计算迭代后处于4k地位上的点的坐标n=m; %迭代后新的结点数目endplot(p(:,1),p(:,2)) %绘出每相邻两个点的连线axis([0 10 0 10])四、实验数据记录:由第三部分的程序,可得到如下的Koch分形曲线:图2五、注记:1.参照实验方法,可绘制如下生成元的Koch 分形曲线:图3此时,扭转矩阵为:程序和曲线如下:p=[0 0;10 0]; %P为初始两个点的坐标,第一列为x坐标,第二列为y坐标n=2; %n为结点数A=[0 -1;1 0]; %扭转矩阵for k=1:4d=diff(p)/3; %diff计算相邻两个点的坐标之差,得到相邻两点确定的向量%则d就计算出每个向量长度的三分之一,与题中将线段三等分对应m=5*n-4; %迭代公式q=p(1:n-1,:); %以原点为起点,前n-1个点的坐标为起点构成向量p(6:5:m,:)=p(2:n,:); %迭代后处于5k+1地位上的点的坐标为迭代前的响应坐标p(2:5:m,:)=q+d; %用向量方法计算迭代后处于5k+2地位上的点的坐标p(3:5:m,:)=q+d+d*A'; %用向量方法计算迭代后处于5k+3地位上的点的坐标p(4:5:m,:)=q+2*d+d*A'; %用向量方法计算迭代后处于5k+4地位上的点的坐标p(5:5:m,:)=q+2*d; %用向量方法计算迭代后处于5k地位上的点的坐标n=m; %迭代后新的结点数目endplot(p(:,1),p(:,2)) %绘出每相邻两个点的连线axis([0 10 0 10])图4因为两头三分之一部分是一个正方形时,有很多连接的部分.所以我们将高度紧缩到本来的0.7倍,即两头部分为一个长与宽之比为1:0.7的矩形时,得到程序和曲线如下:p=[0 0;10 0]; %P为初始两个点的坐标,第一列为x坐标,第二列为y坐标n=2; %n为结点数A=[0 -1;1 0]; %扭转矩阵for k=1:4d=diff(p)/3; %diff计算相邻两个点的坐标之差,得到相邻两点确定的向量%则d就计算出每个向量长度的三分之一,与题中将线段三等分对应m=5*n-4; %迭代公式q=p(1:n-1,:); %以原点为起点,前n-1个点的坐标为起点构成向量p(6:5:m,:)=p(2:n,:); %迭代后处于5k+1地位上的点的坐标为迭代前的响应坐标p(2:5:m,:)=q+d; %用向量方法计算迭代后处于5k+2地位上的点的坐标p(3:5:m,:)=q+d+0.7*d*A'; %用向量方法计算迭代后处于5k+3地位上的点的坐标p(4:5:m,:)=q+2*d+0.7*d*A'; %用向量方法计算迭代后处于5k+4地位上的点的坐标p(5:5:m,:)=q+2*d; %用向量方法计算迭代后处于5k地位上的点的坐标n=m; %迭代后新的结点数目endplot(p(:,1),p(:,2)) %绘出每相邻两个点的连线axis([0 10 0 10])图52.参照实验方法,我们由四边形的四个初始点出发,对于四边形的每条边,生成元如下:图6可得到火焰般的图形.程序和曲线如下:p=[0 10;10 0;0 -10;-10 0;0 10];%P为四边形四个顶点的坐标,其中第五个点与第一个点重合,以便于绘图%第一列为x坐标,第二列为y坐标n=5; %n为结点数A=[cos(-pi/3) -sin(-pi/3);sin(-pi/3) cos(-pi/3)]; %扭转矩阵,顺时针扭转60度for k=1:5d=diff(p)/3;m=4*n-3;%迭代公式q=p(1:n-1,:);p(5:4:m,:)=p(2:n,:);p(2:4:m,:)=q+d;p(3:4:m,:)=q+2*d+d*A';p(4:4:m,:)=q+2*d;n=m;endplot(p(:,1),p(:,2))axis([-10 10 -10 10])图73.参照实验方法,由以下的生成元,绘制Koch分形曲线:图8分析:为了绘图方便,我们将结点数处理一下,把第一次迭代发生的六个点看成十个点,即图中有五条线段(1-2,3-4,5-6,7-8,9-10),我们将每条线段的每个端点看成新的两个结点,如许我们就可以很方便地用plot绘图了.程序和曲线如下:p=[0 0;10 10]; %P为初始两个点的坐标,第一列为x坐标,第二列为y 坐标n=2; %n为结点数A=[cos(pi/3) -sin(pi/3);sin(pi/3) cos(pi/3)];B=[cos(-pi/3) -sin(-pi/3);sin(-pi/3) cos(-pi/3)];%扭转矩阵A对应于第一次逆时针扭转60度,扭转矩阵B对应于第二次顺时针扭转60度for k=1:4d=diff(p)/3;d1=d(1:2:n,:);%取每条线段对应的向量m=5*n; %迭代公式q1=p(1:2:n-1,:);p(10:10:m,:)=p(2:2:n,:);p(1:10:m,:)=p(1:2:n,:); %迭代后处于10k与10k+1地位上的点的坐标为迭代前的响应坐标p(2:10:m,:)=q1+d1;%用向量方法计算迭代后处于10k+2,10k+3,10k+5地位上的点的坐标,都不异p(3:10:m,:)=p(2:10:m,:);p(4:10:m,:)=q1+d1+d1*A'; %用向量方法计算迭代后处于10k+4地位上的点的坐标p(5:10:m,:)=p(2:10:m,:);p(6:10:m,:)=q1+2*d1;%用向量方法计算迭代后处于10k+6,10k+7,10k+9地位上的点的坐标,都不异p(7:10:m,:)=p(6:10:m,:);p(8:10:m,:)=q1+2*d1+d1*B';p(9:10:m,:)=p(6:10:m,:);n=m; %迭代后新的结点数目endplot(p(:,1),p(:,2)) %绘出每相邻两个点的连线axis([0 10 0 10])六,结束语通过图形显示,更好的理解的分形同时也也加深对分形概念的进一步把握参考文献:<<matlab从精通到入门>>。

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数学实验报告
学院:
班级:
学号:
姓名:
完成日期:
实验二分形
(一)练习题1
一.实验目的
1.了解分形几何的基本情况;
2.了解通过迭代方式,产生分形图的方法;
3.了解matlab软件中简单的程序结构。

二. 问题描述
对一个等边三角形,每条边按照Koch曲线的方式进行迭代,产生的分形图称为Koch雪花。

编制程序绘制出它的图形,并计算Koch雪花的面积,以及它的分形维数。

三.实验过程
仿照Koch曲线代码对三角形的每条边进行Koch曲线化,建立函数“snow”的输入参数有三角形的边长R和迭代次数k,输出Koch雪花图形以及雪花所围面积S.
源代码如下:
function snow(R,k)
p=[0;R/2+1i*R*sin(pi/3);R;0];
S=0;
n=3;
A=exp(1i*pi/3);
for s=1:k
j=0;
for i=1:n
q1=p(i,:);
q2=p(i+1,:);
d=(q2-q1)/3;
j=j+1;r(j,:)=q1;
j=j+1;r(j,:)=q1+d;
j=j+1;r(j,:)=q1+d+d*A;
j=j+1;r(j,:)=q1+2*d;
end
n=4*n;
clear p
p=[r;q2];
end
figure
q(:,1)=real(p(:,1));
q(:,2)=imag(p(:,1));
plot(q(:,1),q(:,2))
fill(q(:,1),q(:,2),'b')
for i=0:k
S=S+(3.^(0.5-i))*0.25*(R.^2); end
S
axis equal
按照以上程序,输入参数,有以下结果:>> snow(1,1) S =0.5774 图形如下:
>>snow(1,2) S =0.6255 图形如下: >>snow(1,3) S =0.6415 图形如下:
>>snow(1,4) S =0.6468 图形如下: >>snow(1,5) S =0.6486 图形如下:
四.总结分析和心得体会
根据观察迭代的面积规律,即可推得面积递推公式:
,其中
即:面积公式,也就等于
分形维数,根据迭代的规律得到:
相似形个数:m=4
边长放大倍数c=3,
维数d=ln m/ln c=ln 6/ln 3=1.631
(二)练习题2
一.实验目的
1.了解分形几何的基本情况;
2.了解通过迭代方式,产生分形图的方法;
3.了解matlab软件中简单的程序结构。

二. 问题描述
对一条竖线段,在其三分之一分点处,向左上方向画一条线段,在其三分之二点处,向右上方向画一条线段,线段长度都是原来的三分之一,夹角都为30度,迭代一次后变成图3-22.继续迭代得到分形图,可模拟树木花草,编制程序绘制出它的图形。

三.实验过程
代码如下:
function tree(z1,z2,N,n)
if n>N
return
end
if n==1
d=(z2-z1)/3;
q1=z1+d+d*exp(1i*pi/6);
q2=z1+2*d+d*exp(-1i*pi/6);
plot([z1+d,q1])
hold on
axis equal
plot([z1+2*d,q2])
plot([z1,z2])
tree(z1,z2,N,n+1)
else
d=(z2-z1)/3;
q1=z1+d+d*exp(1i*pi/6);
q2=z1+2*d+d*exp(-1i*pi/6);
plot([z1+d,q1])
plot([z1+2*d,q2])
tree(z1+d,q1,N,n+1);
tree(z1+d,z1+2*d,N,n+1);
tree(z1+2*d,q2,N,n+1);
tree(z1+2*d,z2,N,n+1);
end
其中N为迭代次数,n的初始值为1,输入以下代码:tree (0,10i,2,1) 图形如下:
tree (0,10i,3,1) 图形如下:tree (0,10i,4,1) 图形如下:tree (0,10i,5,1) 图形如下:
tree (0,10i,6,1) 图形如下:
四.总结分析和心得体会
通过本次的实验,我更了解了几合分形图以及用matlab软件产生几合分形图的方法、程序结构。

总的来说,通过本次实验,学习到了matlab软件的一种
新的用法,对自己的数学实验能力又提升了不少。

体验了通
过图形迭代方式产生分形图的过程,迭代的规则非常简单,产生的结果却异常奇妙,并且这些图形很好地反映出了分形所具有的自相似的层次结构。

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