分形图形与分形的产生
分形图形与分形的产生
分形图形分形理论是非线性科学的主要分支之一,它在计算机科学、化学、生物学、天文学、地理学等众多自然科学和经济学等社会科学中都有广泛的应用。
分形的基本特征是具有标度不变性。
其研究的图形是非常不规则和不光滑的已失去了通常的几何对称性;但是,在不同的尺度下进行观测时,分形几何学却具有尺度上的对称性,或称标度不变性。
研究图形在标度变换群作用下不变性质和不变量对计算机图形技术的发展有重大的意义。
说到分形(fractal),先来看看分形的定义。
分形这个词最早是分形的创始人曼德尔布诺特提来的,他给分形下的定义就是:一个集合形状,可以细分为若干部分,而每一部分都是整体的精确或不精确的相似形。
分形这个词也是他创造的,含有“不规则”和“支离破碎”的意思。
分形的概念出现很早,从十九世纪末维尔斯特拉斯构造的处处连续但处处不可微的函数,到上个世纪初的康托三分集,科赫曲线和谢尔宾斯基海绵。
但是分形作为一个独立的学科被人开始研究,是一直到七十年代曼德尔布诺特提出分形的概念开始。
而一直到八十年代,对于分形的研究才真正被大家所关注。
分形通常跟分数维,自相似,自组织,非线性系统,混沌等联系起来出现。
它是数学的一个分支。
我之前说过很多次,数学就是美。
而分形的美,更能够被大众所接受,因为它可以通过图形化的方式表达出来。
而更由于它美的直观性,被很多艺术家索青睐。
分形在自然界里面也经常可以看到,最多被举出来当作分形的例子,就是海岸线,源自于曼德尔布诺特的著名论文《英国的海岸线有多长》。
而在生物界,分形的例子也比比皆是。
近20年来,分形的研究受到非常广泛的重视,其原因在于分形既有深刻的理论意义,又有巨大的实用价值。
分形向人们展示了一类具有标度不变对称性的新世界,吸引着人们寻求其中可能存在着的新规律和新特征;分形提供了描述自然形态的几何学方法,使得在计算机上可以从少量数据出发,对复杂的自然景物进行逼真的模拟,并启发人们利用分形技术对信息作大幅度的数据压缩。
分形几何学
分形几何学摘要:分形几何学作为当今活跃在科学领域和风靡世界的新理论与新学科,它也是一种方法论。
分形作为一门新兴的交叉学科满足了艺术多元化的需求。
分形图案将几何美学与视觉形态融为一体。
分形几何学利用其的自相似性,可以构造出千变万化而又具有任意高分辨率结构的艺术图案,被民众广泛关注。
分形几何学作为科学与艺术交融的载体,已成为当今世界科学文化发展的一大热点。
关键词:分形几何;科学与艺术;自相似中图分类号:g642.0 文献标志码:a 文章编号:1674-9324(2013)25-0133-02一、引言艺术是一种感悟,一如海德格尔所说的“朝向未来”,就艺术而言,无论视觉还是听觉,总包含着新的可能[1]。
法国著名文学家福楼拜早在19世纪中叶预言:“越往前走,艺术越要科学化,同时科学越要艺术化。
两者在山麓分手,回头又在山顶会合”,其实质已表明随着社会的发展和进步,科学与艺术逐步分化然后达到融合,分形艺术则是其最好的载体。
二、分形几何学分形(fractal)理论,是由美籍数学家、哈佛大学教授曼德勃罗特(mandelbrot)1975年提出的,它是20世纪70年代同混沌理论一起发展起来的非线性科学的重要组成部分。
自然界中不规则现象普遍存在,可以充分利用分形理论描述和解释自然界中不光滑、不规则的物体表面及形态,因此分形几何就是描述大自然的几何学。
它不同于传统的欧氏几何中以一维、二维、三维、四维对应的线、面、体和时空来描述物体的形状,分形理论用“分维”(fractal dimension)来描述大自然。
几何学中无法用语言表述的局部或整体概念由于分形的诞生从而得到了解决。
mandelbrot集合是向传统几何学的挑战。
mandelbrot集合其图形边界处具有无限复杂结构,其边界可以无限放大,假如计算机精度不受限制。
无论怎样放大其局部,它总是显示出曲折而且不光滑曲线,即连续不可微。
在生活中,微积分中抽象的光滑曲线实际上是不存在的。
分形几何概述
三、分形几何的研究方法
1、以分数维数来描述分形;
Mandelbrot提出了一个分形维数的概念。
在Euchlid几何学中我们知道维数的概念
点---0维;
线---1维;
面---2维;
分形几何与传统几何相比有什么特点:
⑴从整体上看,分形几何图形是处处不规则的,它的整体与局部都不能用传统的几何语言来描述。例如,海岸线和山川形状,从远距离观察,其形状是极不规则的。
⑵分形集都具有任意小尺度下的比例细节,或者说它具有精细的结构。
例如:Mandelbrot集,简称M集,是人类有史以来最奇异最瑰丽的几何图形. 它由一个主要的心形图与一系列大小不一的圆盘芽苞突起连在一起构成.你看,有的地方象日冕,有的地方象燃烧的火焰,那心形圆盘上饰以多姿多彩的荆棘,上面挂着鳞茎状下垂的微小颗粒,仿佛是葡萄藤上熟透的累累硕果.它的每一个细部都可以演绎出美丽的梦幻般仙境似的图案,因为只要把它的细部放大,展现在眼前的景象会更令人赏心悦目.而这种放大可以无限地进行下去,无论放大到哪一个层次,都会显示同样复杂的局部,这些局部与整体有某种相似的地方,但又不完全相同,仿佛里面酝藏着无穷的创造力,使你感到这座具有无穷层次结构的雄伟建筑的每一个角落都存在无限嵌套的迷宫和回廊,催生起你无穷的探究欲望.。
6、可以制作成各种尺寸的分形挂历、台历、贺卡、书签等等。
7、装点科技馆、少年宫、旅游景点等地点,美化公众环境。
�
我们来看曼德勃罗的分析:
当你用一把固定长度的直尺(没有刻度)来测量时,对海岸线上两点间的小于尺子尺寸的曲线,只能用直线来近似。因此,测得的长度是不精确的。
如果你用更小的尺子来刻画这些细小之处,就会发现,这些细小之处同样也是无数的曲线近似而成的。随着你不停地缩短你的尺子,你发现的细小曲线就越多,你测得的曲线长度也就越大。如果尺子小到无限,测得的长度也是无限。
分形图形学
其实对分形的理解并没有那么神奇。可以说,虽然曼德布劳特硬是制造了分形(fractal)这个名词,是个新鲜的事情,但是,分形所反映的内容本身,其苗头确实古已有之。如前所叙述的那样,分形的重要来源,是数学上的思考,属于科学研究的产物,常常是某种离散动力系统参数分布的图示。因为表现这种参数分布须借助计算机的计算和处理;而作为处理的结果,这类图示观看起来是那么的漂亮、琢磨下去又是那么的含蓄,于是它的影响远远超出了数学的领域。分形不仅引起科学家们的注意,而且在艺术界造成了轰动。社会学家从人文的角度,分析与演绎分形的哲理;艺术大师们,以审美的观点,推崇与渲染分形的艺术特征…。
参考文献:分形理论在计算机图形学中的应用
人们谈论分形,常常有两种含义。其一,它的实际背景是什么?其二,它的确切定义是什么?数学家研究分形,是力图以数学方法,模拟自然界存在的、及科学研究中出现的那些看似无规律的各种现象。在过去的几十年里,分形在物理学、材料科学、地质勘探、乃至股价的预测等方面都得到了广泛的应用或密切的注意,并且由于分形的引入,使得一些学科焕发了新的活力。数学上所说的分形,是抽象的。而人们认为是分形的那些自然界的具体对象,并不是数学家所说的分形,而是不同层次近似。
几乎在曼德布劳特获得Barnard奖章的同时,以德国布来梅大学的数学家和计算机专家H.Peotgen与P.Richter等为代表,在当时最先进的计算机图形工作站上制作了大量的分形图案;J. Hubbard等人还完成了一部名为《混沌》的计算机动画。接着,印刷着分形的画册、挂历、明信片、甚至T恤衫纷纷出笼。80年代中期开始,首先在西方发达国家,接着在中国,分形逐渐成为脍炙人口的词汇,甚至连十几岁的儿童也迷上了计算机上的分形游戏。我国北京的北方工业大学计算机图形学小组于1992年完成了一部计算机动画电影《相似》,这部电影集中介绍了分形图形的相似性,这也是我国采用计算机数字技术完成的第一部电影,获得当年电影电视部颁发的科技进步奖。
数学的分形几何
数学的分形几何分形几何是一门独特而迷人的数学领域,它研究的是自相似的结构和形态。
分形几何的概念由波蒂亚·曼德博(Benoit Mandelbrot)在1975年首次提出,之后得到了广泛应用和发展。
本文将介绍分形几何的基本概念和应用领域,旨在帮助读者更好地了解这一令人着迷的学科。
一、分形几何的基本概念分形(fractal)是一种非几何形状,具有自相似的特点。
简单来说,分形就是在各个尺度上都具有相似性的图形。
与传统的几何图形相比,分形图形更加复杂、细致,其形状常常无法用传统的几何方法进行描述。
分形几何的基本概念包括分形维度、分形特征和分形生成等。
1. 分形维度分形维度是分形几何中的重要概念之一。
传统的几何图形维度一般为整数,如直线的维度为1,平面的维度为2,而分形图形的维度可以是非整数。
分形维度能够描述分形的复杂程度和空间占据情况,是衡量分形图形特性的重要指标。
2. 分形特征分形几何的分形特征是指分形图形所具有的一些独特性质。
其中最著名的就是自相似性,即分形图形在不同尺度上具有相似的形态和结构。
此外,分形图形还具有无限的细节,无论放大多少倍都能够找到相似的结构。
3. 分形生成分形图形的生成是分形几何中的关键问题之一。
分形图形可以通过递归、迭代等方式进行生成,比如著名的分形集合——曼德博集合就是通过迭代运算得到的。
分形生成的过程常常需要计算机的辅助,对于不同的分形形状,生成算法也有所不同。
二、分形几何的应用领域分形几何的独特性质使其在许多领域中得到广泛应用。
以下列举了几个典型的应用领域。
1. 自然科学分形几何在自然科学中有着广泛的应用。
例如,分形理论可以用来研究自然界中的地形、云雾形态等。
通过分形几何的方法,我们能够更好地理解和描述自然界的复杂性,揭示出隐藏在表面之下的规律。
2. 经济金融分形几何在经济金融领域也有着重要的应用。
金融市场的价格走势往往具有分形特征,通过分形几何的方法可以更好地预测未来的市场走势和波动。
学习分形形了解分形形的特点和构造方法
学习分形形了解分形形的特点和构造方法学习分形:了解分形的特点和构造方法分形(fractal)一词由波兰数学家曼德尔布罗特(Benoit Mandelbrot)于1975年引入,用于描述一类自相似的几何图形或物体。
分形具有许多独特的特点,如无穷细节、复杂性、自相似性等。
本文将介绍分形的特点和构造方法。
一、分形的特点1. 无穷细节:分形具有无穷多的细节和复杂性,无论放大或缩小图像,都能够发现新的细节。
这使得分形在数学、自然科学和艺术等领域具有广泛应用。
2. 自相似性:分形是自相似的,即整体的结构与其局部结构相似。
无论是整体还是局部的形状都能够在较小或较大的尺度上找到相似的结构。
这种自相似性是分形的重要特征。
3. 复杂性:分形的复杂性指的是其结构和形态的复杂程度。
相比于传统的几何图形,分形形状更为复杂,无法用简单的几何形状或方程式描述。
4. 维度非整:分形的维度通常是非整数维的,例如,柯赛雪垫(Koch曲线)的维度介于1和2之间。
这种非整数维度是分形与传统几何学的重要区别之一。
5. 噪声与规则性:分形能够通过噪声与规则性的结合来表现出不规则的形态。
分形结构的噪声性质使得其在模拟自然界中的山脉、云朵等不规则物体时非常逼真。
二、分形的构造方法1. 迭代函数系统(IFS):迭代函数系统是构造分形图形的一种常用方法。
它通过对函数的重复应用来生成自相似结构。
柯赛雪垫和谢尔宾斯基地毯(Sierpinski carpet)都是通过迭代函数系统构造的。
2. 分形树:分形树是用于模拟植物的分枝结构的一种方法。
通过对树干进行重复分支并在每个分支的末端再次生成分支,可以构造出栩栩如生的分形树形结构。
3. 噪声函数:噪声函数是基于随机数生成的分形图形构造方法之一。
通过使用不同频率和振幅的噪声函数叠加,可以产生具有细节丰富的分形图像。
4. 分形几何的数学公式:柯赛雪垫、曼德尔布罗特集合等分形图形可以使用数学公式进行描述和生成。
数学中的分形理论
数学中的分形理论随着人类对自然界了解的不断深入,我们发现很多自然形态都呈现出一种神秘而美妙的特质:分形。
分形是一种几何对象,具有自我相似的特征,在自然界和人工模拟中均有广泛的应用。
很多分形现象都涉及到数学分析,因此,了解数学中的分形理论是很有意义的。
一、什么是分形?1982年,美国数学家麦德里·曼德博士首先提出了分形的概念,他表示:“一种比几何图形概念更具体的新理论。
”通俗来讲,分形是指一类自相似的物体或形态。
自相似的意思是说,想象你把这个物体放大,那么这个物体的某个部分,将会与其他部分相似,如此反复,直到无穷大。
在数学中,通过不断重复一部分内容,会得到一个类似整体的图案,我们称之为分形。
分形由多个重复出现的基本形状组成,这些基本形状被称为迭代函数中的自相似部分,不断迭代后便可得到分形的自相似性质。
分形具有自相似、无限细节、非整数维度和结构复杂等特征。
二、分形的应用分形理论广泛应用于各个领域,如自然界、艺术和科技等。
以下简单介绍几个分形的应用领域:1.自然景观许多自然景观都具有分形结构,例如云彩、大麻鸡爪、树的枝干、树叶排列、岩石表面等。
早期的科学家们通常认为自然景观是遵循一定规则的,但他们无法解释这些规则。
分形具有解释自然现象的能力,例如,海岸线有无限多的下垂崖、山脉覆盖着大小不一的山峰,每个山峰又有自己的小山、小河和树木等。
分形理论可以用来解释这些结构和广泛的自然现象,揭示它们的本质规律。
2.压缩图像图像可以看成是二维的平面矩阵,它们可以按任意比例或任意比例进行压缩和缩小。
分形压缩算法是一种快速且节省空间的压缩方法,它是通过深入分析图像的各个部分来实现对图像的压缩。
与其他压缩方法相比,分形压缩算法可以保留大量的图像细节和标记,从而提供更准确的图像还原。
3.金融市场分形也可以应用于金融市场,例如股票市场、外汇市场和商品市场等。
这些市场的行情是非常波动的,并且形成许多买入和卖出的机会。
《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
添加标题
添加标题
添加标题
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
江苏省泰州中学高中数学选修课课件:数学史选讲-分形概述 (共55张PPT)
理 工 作 等 。 现从三 方面对 2008年 的工 作情况 如下: 一 、 一 年 来 所做的 工作
江苏省泰州中学数学选修课
Email:deyinsong@
图3 谢尔宾斯基三角形 江苏省泰州中学数学选修课
Email:deyinsong@
分形
将分形看作具有如下性质的集合:
1.F具有精细结构,即在任意小的比例尺度内包含 整体。
2.F是不规则的,以致于不能用传统的几何语言来 描述。
康托尔集F的自相似维数
由于康托尔集F中点的数目为∞,而长度为 0,因此F的维数既不是0,也不是1,而是 一个介于0与1之间的分数。
科赫曲线F的自相似维数为
dim F
ln 2 ln 3
江苏省泰州中学数学选修课
Email:deyinsong@
谢尔宾斯基地毯
波兰著名数学家谢尔宾斯基在1915-1916 年期间构造了几个典型的例子, 这些怪物 常称作“谢氏地毯”、“谢氏三角”、“谢 氏海绵” 。如今,讲分形都要提到。它们 不但有趣,而且有助于形象地理解分形。
江苏省泰州中数学选修课
Email:deyinsong@
Koch曲线的生成过程 —第4步
江苏省泰州中学数学选修课
Email:deyinsong@
Koch曲线与雪花曲线
—连接在一起的三段Koch曲线构成一个雪花曲线
江苏省泰州中学数学选修课
分形图形生成原理探究
分形图形生成原理探究随着计算机技术的不断发展,分形图形在数字艺术、自然科学和工程领域中得到广泛应用。
分形是一种具有自相似性质的数学对象,其生成原理深受人们的关注。
本文将探究分形图形的生成原理,介绍分形的基本概念,以及常用的分形生成算法。
一、分形的基本概念分形是一种具有自相似性质的几何图形。
即整体结构和局部细节之间存在某种相似关系,不论放大还是缩小,都可以看到相同的图形。
分形的自相似性质使得它们具有无限的细节和复杂度。
二、分形图形的生成原理1. 迭代运算迭代运算是生成分形图形的常用方法之一。
这种方法通过重复应用某种变换或映射规则,不断生成新的图形。
具体步骤如下:- 首先选定一个初始图形,例如一个简单的线段或几何形状。
- 然后根据一定的规则进行变换或映射操作,生成下一级的图形。
- 重复上述步骤,直到达到期望的分形效果。
迭代运算可以产生各种各样的分形图形,如科赫曲线、谢尔宾斯基三角形等。
2. 噪声函数噪声函数是通过随机性来生成分形图形的一种方法。
噪声函数可以产生随机性纹理或图案,并通过适当的参数调节,实现分形效果。
生成分形图形的基本步骤如下:- 首先定义一个噪声函数,它可以是简单的随机数生成器或更复杂的数学函数。
- 然后使用噪声函数来计算每个像素的数值或颜色,从而生成图像。
噪声函数可以用于生成山脉、云彩等具有分形特征的自然图像。
三、常用的分形生成算法1. 递归细分递归细分是一种通过使用分形规则进行逐级细分的方法。
它基于拆分和替代的原则,不断将图形细分为更小的部分,然后用更小的部分替代原有的部分。
递归细分可以生成多种复杂的分形图形,如分形树、雪花等。
2. 碎形图像编码碎形图像编码是一种基于碎形压缩理论的分形生成方法。
它通过找到一组变换规则和关联函数,将整个图像分割成小的区域,然后用适当的变换规则对每个区域进行编码。
这种方法可以生成高质量的分形图像,并用较小的存储空间保存。
3. 分形几何建模分形几何建模是一种通过将分形规则应用于三维空间中的几何体来生成分形图形的方法。
分形理论及其发展历程
分形理论及其发展历程李后强汪富泉被誉为大自然的几何学的分形(Fractal)理论,是现代数学的一个新分支,但其本质却是一种新的世界观和方法论。
它与动力系统的混沌理论交叉结合,相辅相成。
它承认世界的局部可能在一定条件下。
过程中,在某一方面(形态,结构,信息,功能,时间,能量等)表现出与整体的相似性,它承认空间维数的变化既可以是离散的也可以是连续的,因而拓展了视野。
分形几何的概念是美籍法国数学家曼德尔布罗特(B.B.Mandelbrot)1975年首先提出的,但最早的工作可追朔到1875年,德国数学家维尔斯特拉斯(K.Weierestrass)构造了处处连续但处处不可微的函数,集合论创始人康托(G.Cantor,德国数学家)构造了有许多奇异性质的三分康托集。
1890年,意大利数学家皮亚诺(G.Peano)构造了填充空间的曲线。
1904年,瑞典数学家科赫(H.von Koch)设计出类似雪花和岛屿边缘的一类曲线。
1915年,波兰数学家谢尔宾斯基(W.Sierpinski)设计了象地毯和海绵一样的几何图形。
这些都是为解决分析与拓朴学中的问题而提出的反例,但它们正是分形几何思想的源泉。
1910年,德国数学家豪斯道夫(F.Hausdorff)开始了奇异集合性质与量的研究,提出分数维概念。
1928年布利干(G.Bouligand)将闵可夫斯基容度应用于非整数维,由此能将螺线作很好的分类。
1932年庞特里亚金(L.S.Pontryagin)等引入盒维数。
1934年,贝塞考维奇(A.S.Besicovitch)更深刻地提示了豪斯道夫测度的性质和奇异集的分数维,他在豪斯道夫测度及其几何的研究领域中作出了主要贡献,从而产生了豪斯道夫-贝塞考维奇维数概念。
以后,这一领域的研究工作没有引起更多人的注意,先驱们的工作只是作为分析与拓扑学教科书中的反例而流传开来。
二1960年,曼德尔布罗特在研究棉价变化的长期性态时,发现了价格在大小尺度间的对称性。
分形和分维分形的定义几何图形的维数-固体微结构研究室
§3 分形和分维3.1 分形的定义分形(fractal )这个名词是Mandelbrot [1,2]在20世纪70年代为了表征复杂图形和复杂过程首先引入自然科学领域的,它的原意是不规则的、支离破碎的物体。
分形可以分为规则分形和不规则分形。
在分形名词使用之前,一些数学家就提出过不少复杂和不光滑的集合,如Cantor 集、Koch 曲线、Sierpinski 垫片、地毯和海绵等。
这些都属于规则的分形图形,它们具有严格的自相似性。
而自然界的许多事物所具有的不光滑性和复杂性往往是随机的,如蜿蜒曲折的海岸线;变换无穷的布朗运动轨迹等。
这类曲线的自相似性是近似的或统计意义上的,这种自相似性只存在于标度不变区域,超出标度不变区域,自相似性不复存在。
这类曲线为不规则分形。
迄今为止,分形还没有一个严格的定义。
1982年Mandelbrot 将分形定义为Hausdorff (豪斯道夫)维数大于拓扑维数的集合。
此定义强调维数,而其中的豪斯道夫维数一般不是整数,下面将介绍如何计算它。
这里需要简单介绍拓扑维数。
拓扑学是研究可以连续变化的图形的学科,而几何学是研究刚性图形的学科。
在几何学中圆和正方形是不同的,但在拓扑学中两者是等价的,因为它们可以连续地相互变换,并且它们都将平面上的点分成三个集合:图形内、图形外和图形上的三个集合,所以它们具有共性。
类似地,一条十分曲折但连续的折线和一条直线是等价的,因为它们可以连续地相互变换,而且两者的拓扑维数都是 1。
下面我们将结合具体的规则分形的实例说明分形的这个定义。
1986年Mandelbrot 给出了一个更广泛、更通俗的定义:分形是局部和整体有某种方式相似的形(A fractal is a shape made of parts similar to the whole in some way )[3]。
该定义强调图形中局部和整体之间(包括小的局部和大的局部之间,如下面的DLA 模型产生的图形中小枝杈和大枝杈)的自相似性。
分形理论概述
分形理论概述分形理论是当今世界十分风靡和活跃的新理论、新学科。
分形的概念是美籍数学家曼德布罗特(B.B.Mandelbort)首先提出的。
1967年他在美国权威的《科学》杂志上发表了题为《英国的海岸线有多长?》的著名论文。
海岸线作为曲线,其特征是极不规则、极不光滑的,呈现极其蜿蜒复杂的变化。
我们不能从形状和结构上区分这部分海岸与那部分海岸有什么本质的不同,这种几乎同样程度的不规则性和复杂性,说明海岸线在形貌上是自相似的,也就是局部形态和整体形态的相似。
在没有建筑物或其他东西作为参照物时,在空中拍摄的100公里长的海岸线与放大了的10公里长海岸线的两张照片,看上去会十分相似。
事实上,具有自相似性的形态广泛存在于自然界中,如:连绵的山川、飘浮的云朵、岩石的断裂口、布朗粒子运动的轨迹、树冠、花菜、大脑皮层……曼德布罗特把这些部分与整体以某种方式相似的形体称为分形(fractal)。
1975年,他创立了分形几何学(fractal geometry)。
在此基础上,形成了研究分形性质及其应用的科学,称为分形理论(fractal theory)。
分形理论既是非线性科学的前沿和重要分支,又是一门新兴的横断学科。
作为一种方法论和认识论,其启示是多方面的:一是分形整体与局部形态的相似,启发人们通过认识部分来认识整体,从有限中认识无限;二是分形揭示了介于整体与部分、有序与无序、复杂与简单之间的新形态、新秩序;三是分形从一特定层面揭示了世界普遍联系和统一的图景。
分形理论的原则自相似原则和迭代生成原则是分形理论的重要原则。
它表征分形在通常的几何变换下具有不变性,即标度无关性。
由自相似性是从不同尺度的对称出发,也就意味着递归。
分形形体中的自相似性可以是完全相同,也可以是统计意义上的相似。
标准的自相似分形是数学上的抽象,迭代生成无限精细的结构,如科契(Koch)雪花曲线、谢尔宾斯基(Sierpinski)地毯曲线等。
这种有规分形只是少数,绝大部分分形是统计意义上的无规分形。
分形公式大全
分形公式大全在数学中,分形是一种具有自相似性的几何图形或数学对象。
它们通常通过递归或迭代的方式构建,并且无论观察其任何一部分,都能看到整体的特征。
分形在自然界中广泛存在,例如树枝、云朵、山脉等都展现出分形的特征。
为了描述和生成分形,数学家们创造了许多分形公式和算法。
以下是一些常见的分形公式和它们的特点:1. 曼德勃罗集(Mandelbrot Set):由法国数学家Mandelbrot于1975年引入的分形集合。
曼德勃罗集是复平面上一组复数的集合,满足迭代公式:Z_(n+1) = Z_n^2 + C,其中C是一个常数,Z是复数。
通过迭代计算,可以将复平面上的点分为属于集合内或集合外,形成具有分形特征的图像。
2. 朱利亚集(Julia Set):与曼德勃罗集相对应,朱利亚集也是由C 值所确定的复平面上的一组复数。
朱利亚集的迭代公式为:Z_(n+1) = Z_n^2 + C,其中Z是复数。
朱利亚集的形状和曼德勃罗集不同,但同样展现出分形的特征。
3. 希尔伯特曲线(Hilbert Curve):希尔伯特曲线是一种填充空间的曲线,它具有自相似性和紧凑性。
希尔伯特曲线是通过递归地将二维空间划分为四个子空间,并将曲线从每个子空间的一个角落延伸到另一个角落而生成的。
4. 科赫曲线(Koch Curve):科赫曲线是一种无限细分的曲线,它由自相似的三角形构成。
科赫曲线的构造方法是在每条线段的中间插入一个等边三角形,然后重复该过程。
除了以上几种常见的分形公式外,还有许多其他有趣的分形公式和算法,如分形树、分形花朵等。
这些分形公式不仅在数学研究中有着重要的应用,还被广泛应用于计算机图形学、自然科学、艺术创作等领域。
总之,分形公式是描述和生成分形图形的重要工具。
通过这些公式,我们可以深入研究分形的特性和美妙之处,并将其应用于各个领域,探索自然界和数学世界中的无限奇妙。
分形几何概述
分形几何的应用
图像,数据压缩方面的研究。 如:对某一个静态场景的分形压缩。
自然景物的模拟 如:雪花,海岸线,分形山,分形树叶
分形生长模型
整理课件
对某一个静态场景的分形压缩
原图
分形压缩得到的图形
整理课件
分形山
整理课件
分形树叶
整理课件
分形树叶(续1)
整理课件
整理课件
Koch曲线的生成过程 —第0步、第1步
整理课件
Koch曲线的生成过程 —第2步、第3步
整理课件
Koch曲线与雪花曲线
—连接在一起的三段Koch曲线构成一个雪花曲线
整理课件
Koch曲线的一些基本性质
Koch曲线具有与Cantor集,Sierpinski垫 片类似的性质.
长度等于无穷.
一般地,E的“分形维数”(以某种方式 定义)大于它的拓扑维数。
在大多数令人感兴趣的情形下,E以非常 简单的方式定义,可能由迭代产生。
整理课件
分形几何的研究方法 ——维数和测度
我们仅讨论维数 传统意义下的维数:
点是0维的,线是1维的,平面是2维的, 立方体是三维的,… 用这个维数去刻画分形集合时的困难:
空紧子集所组成的集合。 H(X)上的度量h如下定义:
d ( x , B ) m d ( x , y ) |y i B n ,x X , B H ( X ).
d(x,B )0 x B
d ( A , B ) m d ( x , B ) | a x A , x A , B H ( X ).
是“不规则的或者断裂的”拉丁语“fractus”派 生
出来.
整理课件
分形几何的历史(续)
发展期:二十世纪八十年代至今. 1. Hutchinson, 1981, 分形与自相似. 给出了自相似集合的数学理论基础. 2. Mandelbrot, 1982, 《自然界的分形几何》. 3. Barnsley, 1988, 《Fractal everywhere》. 4. Falconer, 1990, 《分形几何——数学基础 及其应用》.
第4讲-1 分形几何与分形插值
500 km
N
♂
图
1.3 河流水系的分形特征
其实,自相似的例子在我们的身边到处可见。例如 一棵大树与它自身上的树枝及树枝上的枝杈,在形状 上没什么大的区别,所以我们说,大树与树枝这种关 系在几何形状上称之为自相似关系;我们再拿来一片 树叶,仔细观察一下叶脉,它们也具备这种性质。动
物也不例外,一头牛身体中的一个细胞中的基因记 录着这头牛的全部生长信息;还有高山的表面,您 无论怎样放大其局部,它都如此粗糙不平等等。 分形几何的创始人Benoit B. Mandelbrot 说过: “云团不是球体, 山峰不是锥形, 海岸线不是圆弧, 树 皮也并不光滑, 闪电也不是直线传播[2]。” 这就说 明了在自然界中大量的物体都不能用传统的几何形 态来精确地进行描述。 而在这些 “不规则” 的形 体中, 大量的具有分形的特征。 分形是适合于描述大自然的几何。研究表明星云 的分布、海岸线的形状、山形的起伏、地震、河网 水系、材料组织生长、湍流、酶和蛋白质的结构、 人体血管系统、肺膜结构、脑电图、城市噪音、股 市的涨落等等,大至宇宙星云分布,小到准晶态的
图1.4 欧氏空间中单位形体码尺与度量次数之间关系 r:码尺,N (r):度量次数,l(r):单位形体体积 (a) 一维形体;(b) 二维形体;(c) 三维形体
所以,我们可以得到,对于d维欧氏空间中的形体, 码尺长度r与度量次数N (r)之间关系为
1.3 维数与分形维数
在欧氏空间中,人们习惯把空间看成三维的, 平面或球面看成二维,而把直线或曲线看成一维。 也可以稍加推广,认为点是零维的。还可以引入 高维空间,但通常人们习惯于整数的维数。 分形的另一个特征是分数维数,即维数可以是 分数的。这类维数是在研究自然界中复杂现象时 需要引入的一个重要概念。 为了弄清楚分形维数的计算方法,我们首回顾 在欧氏空间中,度量不同维数的单位形体时,尺 码与度量次的关系(见图1.4)。
分形几何超级介绍
分数维
现在我们从测量的角度引入了维数概念, 将维数从整数扩大到分数。即: 如果某图形是由把原图缩小为1/λ的相似的 k个图形所组成,有:k= λ^D D即维数 D = logk/logλ 其中:( λ 为线度的放大倍数 k为“体积”的放大倍数)
Sierpinski垫圈的分数维
• 如右下角的垫圈 ,它是由原图缩小1/2的相 似的3个图形组成。 • 故其维数为D=log3/log2
分维数的多种定义
• 分数维可用于定量描述分形集的复杂性。 • 分维数已有多种定义。 • 豪斯道夫维数是基于豪斯道夫测度而建立起来的 一种分形维数,它是分形几何的维数理论的基础; • 盒维数或称盒计数维数是一个具有广泛应用的维 数,计算一个分形的盒维数是相对简单的。 • 其他分维数有:柯尔莫哥诺夫熵、熵维数、容量 维数、对数维数和信息维数等。
•
自相似性
一个系统的自相似性是指某种结构或过程的特 征从不同的空间尺度或时间尺度来看都是相似 的,或者某系统或结构的局域性质或局域结构 与整体类似。另外,在整体与整体之间或部分 与部分之间,也会存在自相似性。一般情况下 自相似性有比较复杂的表现形式,而不是局域 放大一定倍数以后简单地和整体完全重合。
分形几何
数理基础试验班 李道坚 范宇航
分形几何的起源
分形几何的概念是美籍法国数学家曼德布罗特 (B.B.Mandelbrot)1975年首先提出的,但最早的工作可 追朔到1875年,德国数学家维尔斯特拉斯构造了处处连续 但处处不可微的函数,集合论创始人康托构造了有许多奇 异性质的三分康托集。1890年,意大利数学家皮亚诺构造 了填充空间的曲线。1904年,瑞典数学家科赫设计出类似 雪花和岛屿边缘的一类曲线。1915年,波兰数学家谢尔宾 斯基设计了象地毯和海绵一样的几何图形。这些都是为解 决分析与拓朴学中的问题而提出的反例,但它们正是分形 几何思想的源泉。1975年,他创立了分形几何学。在此 基础上,形成了研究分形性质及其应用的科学,称为分形 理论。
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
度量Koch曲线(续)
现在,长度为1/3的无刻度的尺子来度量 Koch曲线。 此时Koch曲线的近似长度为 L1 = 4/3. 于是 Koch 的长度大于 4/3.
度量Koch曲线(续)
进一步,在每两个相邻的节点间加入三个 节点,这样用由16条长度为1/9的线段组成 的折线逼近Koch曲线。同样发现Koch曲线 的长度大于折线长度 L2 = 16/9 = (4/3)2.
分形几何的提出
由于不规则现象在自然界是普 遍存在的,因此分形几何又称 为描述大自然的几何学。分形 几何建立以后,很快就引起了 许多学科的关注,这是由于它 不仅在理论上,而且在实用上 都具有重要价值。
分形几何的提出
当你用一把固定长度的直尺(没有 刻度)来测量海岸线的长度时,对 海岸线上两点间的小于尺子尺寸的 曲线,只能用直线来近似。因此, 测得的长度是不精确的。
A
则称子集类
i 1 为A的一个
U
i
{U i}
―覆盖。
豪斯道夫(Hausdorff)维数
Hausdorff测度 d ) 设A是度量空间 ( R , 的任一有界子集 s≥0,对于任意的 >0,定义:
H ( A) inf{ | U i | : {U i } A的-覆盖}
分形的定义(续) 分形看作具有下列性质的集合F:
1)F具有精细结构,即在任意小 的比例尺度内着复杂的结构。 2)F是不规则的,以致于不能用 传统的几何语言来描述。
分形的定义(续)
3)F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。 4)F在某种方式下定义的“分维数” 通常大于F的扑维数。 5)F的定义常常是非常简单的,或许 是递归的。
Mandelbrot集(4)
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
分形图形分形理论是非线性科学的主要分支之一,它在计算机科学、化学、生物学、天文学、地理学等众多自然科学和经济学等社会科学中都有广泛的应用。
分形的基本特征是具有标度不变性。
其研究的图形是非常不规则和不光滑的已失去了通常的几何对称性;但是,在不同的尺度下进行观测时,分形几何学却具有尺度上的对称性,或称标度不变性。
研究图形在标度变换群作用下不变性质和不变量对计算机图形技术的发展有重大的意义。
说到分形(fractal),先来看看分形的定义。
分形这个词最早是分形的创始人曼德尔布诺特提来的,他给分形下的定义就是:一个集合形状,可以细分为若干部分,而每一部分都是整体的精确或不精确的相似形。
分形这个词也是他创造的,含有“不规则”和“支离破碎”的意思。
分形的概念出现很早,从十九世纪末维尔斯特拉斯构造的处处连续但处处不可微的函数,到上个世纪初的康托三分集,科赫曲线和谢尔宾斯基海绵。
但是分形作为一个独立的学科被人开始研究,是一直到七十年代曼德尔布诺特提出分形的概念开始。
而一直到八十年代,对于分形的研究才真正被大家所关注。
分形通常跟分数维,自相似,自组织,非线性系统,混沌等联系起来出现。
它是数学的一个分支。
我之前说过很多次,数学就是美。
而分形的美,更能够被大众所接受,因为它可以通过图形化的方式表达出来。
而更由于它美的直观性,被很多艺术家索青睐。
分形在自然界里面也经常可以看到,最多被举出来当作分形的例子,就是海岸线,源自于曼德尔布诺特的著名论文《英国的海岸线有多长》。
而在生物界,分形的例子也比比皆是。
近20年来,分形的研究受到非常广泛的重视,其原因在于分形既有深刻的理论意义,又有巨大的实用价值。
分形向人们展示了一类具有标度不变对称性的新世界,吸引着人们寻求其中可能存在着的新规律和新特征;分形提供了描述自然形态的几何学方法,使得在计算机上可以从少量数据出发,对复杂的自然景物进行逼真的模拟,并启发人们利用分形技术对信息作大幅度的数据压缩。
它以其独特的手段来解决整体与部分的关系问题,利用空间结构的对称性和自相似性,采用各种模拟真实图形的模型,使整个生成的景物呈现出细节的无穷回归的性质,丰富多彩,具有奇妙的艺术魅力。
分形对像没有放大极限,无论如何放大,总会看到更详细的结构。
借助于分形的计算机生成,从少量的数据生成复杂的自然景物图形,使我们在仿真模拟方面前进了一大步。
在分形的诸多研究课题中,分形的计算机生成问题具有明显的挑战性,它使传统数学中无法表达的形态(如山脉、花草等)得以表达,还能生成一个根本“不存在”的图形世界。
分形在制造以假乱真的景物方面的进展和潜在的前途,使得无论怎样估计它的影响也不过分。
可以肯定,分形图案在自然界真实物体模拟、仿真形体生成、计算机动画、艺术装饰纹理、图案设计和创意制作等具有广泛的应用价值。
分形图形简介一、关于分形与混沌关于分形的起源,要非常准确的找出来是非常困难的。
研究动态系统、非线形数学、函数分析的科学家,已数不胜数。
尽管分形的早期线索已非常古老,但这一学科却还很年轻。
比如关于动态系统和细胞自动机的大部分工作可以追溯到冯-诺依曼;但是,直到Mandelbrot 才如此清楚地将自然现象和人工现象中的混沌及分形同自相似性联系在一起。
大家如果对此感兴趣,可进一步查阅有关资料。
下面我们看一看分形的概念。
什么是分形呢?考虑到此文的意图,我们无意给出它严格的定义,就我们的目的而言,一个分形就是一个图象,但这个图象有一个特性,就是无穷自相似性。
什么又是自相似呢?在自然和人工现象中,自相似性指的是整体的结构被反映在其中的每一部分中。
比如海岸线,常举的例子,你看它10公里的图象(曲线),和一寸的景象(曲线)是相似的,这就是自相似性。
与分形有着千差万屡的关系的,就是混沌。
混沌一词来源与希腊词汇,原意即“张开咀”,但是在社会意义上,它又老爱和无序联系在一起。
解释分形和混沌的联系,要注意到分形是分离吸引子和排斥吸引子产生的,因此某种意义上说,分形是混沌行为的视觉表现。
看这些东东是不是比较枯燥?呵呵,我也没办法给大家弄些美丽的图片看看---不过你可以到外面走走了,看看天上武汉的云是不是很漂亮?然后再回来,下一篇我将给大家说一点数学知识,并把我写的程序拿出来,谈谈分形的产生。
二,一点数学知识首先要说明的是,这里介绍的数学知识,只是为了介绍分形概念的方便。
如果你想详细了解这方面的知识,复变函数、概率、混沌系统等等一系列的东西,你最好去专门看一看。
1,吸引点和逃离点这是描述分形产生的基本词汇。
我们考虑这样一个函数f:f: R -> Rx -> f(x)函数和它自身的复合,比如f,记作f(f(x))。
如果你将f再一次作用于结果,则记为f(f(f(x))),这样你就完成了一个函数f的复合迭代。
很显然,在定义域的某一点上的函数迭代,有可能是发散的或收敛的。
使迭代发散的点称为斥点;然而,如果迭代结果趋于某一个孤立的点,则该点称为吸引点。
在迭代中,两者都不是的点,就称为中性点。
下面考察某些迭代函数或迭代几何过程的所有吸引点的集合。
当迭代函数或迭代几何过程的吸引集是一个无限自相似集(也就是分形,understand?),那么这个吸引集就称为一个奇异吸引子。
2,分叉图某些实函数的吸引子集合,比如一个简单的例子:f(x)=x**2 +c //2是幂:)对于某些实常数c进行函数迭代。
假设从c=-1.1,x=0开始,你不妨拿个计数器:),进行迭代。
重复作下去,你会发现一个有趣的现象:迭代结果在-1.0左右和0.1左右跳来跳去。
如果迭代次数很多,比如200次,并且对一定范围内不同的c值都这样做,将会有一个非常美妙的令人惊讶的结果。
到底如何呢?呵呵,关键时候,偏要感冒---我可以把每次迭代的结果画成图,可惜没办法给你分享。
---我只能干吧吧的说,对很多c的取值都这样做,将会得到一幅图形,即分叉图。
了感欣慰的是,后面我将给大家介绍程序的实现。
你回去一试,不就ok了?很显然,分叉图是一类简单而又有趣的分形。
应用很多。
3,Sierpinski三角形从上面的介绍中,你也许已发现分形产生的一个途径。
另一条途径就是通过重复进行某个特殊的几何过程。
这类分形叫做迭代函数系统(IFS)。
Sierpinski三角形是一个比较经典的例子。
我只能把它形成的过程说一说了,也不管那百闻不如一见的话。
(1)三角形,取三边的中点并相互连接---产生四个全等的小三角形;(2)根据(1)对每一个小三角形如此迭代。
重复一定次数,就会产生一个奇异吸引子,也就是一个分形。
程序实现的技巧后面详细叙述。
分形是可递推产生的,我不在详细说了,比如Cantor集的例子,大家在一般书中应能找的到.我最后想说说IFS变换规则。
它在分形算法的描述和程序的实现中非常重要。
4,迭代函数系统变换产生Sierpinski三角形和其它一些分形的几何规则可以用一套包括滑动、伸展和旋转在内的运算来进行描述。
这类数学运算称为仿射变换,通常用矩阵运算实现其编程。
如下表,给出了Sierpinski三角形的规则的矩阵编码形式:--------1-------2-------3-------4--------5-------6---------概率值-----1------0.5------0-------0------0.5------25-------1---------0.33------2------0.5------0-------0------0.5------1--------50--------0.33------3------0.5------0-------0------0.5------50-------50--------0.33------如表中d[1,5]的位置是25;表最后一列有特殊的意义,表示这一行所进行的变换将要被用到的可能性或概率。
所谓的变换,到底是如何应用的呢?假设变换是将(x,y)映射到(x’,y’),你看一看第i行所实施的的变换:x’=d[i,1]x +d[i,2]y +d[i,5]y’=d[i,3]y +d[i,4]y +d[i,6]你就会明白。
概率如何应用呢?你看:i=random(3)+1 //在变换之前:)不行了吗?这些东东的应用也许我们都可以掌握,但发现这样的矩阵,并不是一件简单的事。
我希望有志在这方面有所发展的,都好好找相关的数学理论书好好看一看。
不要把时间都花在玩上嘛!书中自有黄金屋,书中自有……:)下面看分叉图和Sierpinski三角形的程序实现(delphi6.0)。
分形的产生两千多年来,古希腊人创立的几何学,一直是人们认识自然物体形状的有力工具。
经典几何学所描绘的都是由直线或曲线、平面或曲面、平直体或曲体所构成的各种几何形状,它们是现实世界中物体形状的高度抽象。
天文学家们用这种几何知识构造了多种宇宙理论,建筑师们利用它设计出大量宏伟的建筑;以致于近代物理学的奠基者、伟大的科学家伽利略极其权威地断言:大自然的语言是数学,“它的标志是三角形、圆和其他几何图形”。
然而事实上,传统几何学的功能并不是那么大的,它所描述的只是那些具有光滑性即可微性(可切性),至少是分段分片光滑的规则形体。
这类形体在自然界里只占极少数。
自然界里普遍存在的几何形体大多数是不规则的、不光滑的、不可微的,甚至是不连续的。
如蜿蜒起伏的山脉,曲折凸凹的海岸线,坑坑洼洼的地面,枝干纵横的树枝,团块交叠的浮云,孔穴交错的蛋糕……真是奇形怪状,千姿百态。
这些形状和经典几何学所描述的形状,真是大相径庭。
对于了解自然界的复杂性来讲,欧几里得几何学是一种不充分、不具有普遍性的抽象。
1975年冬天的一天,正在思索着现实世界真实几何形象问题的法国数学家曼德尔布罗特(Mandelbrot,B.B.)随手翻阅他儿子的字典,注意到了拉丁字“fractus”,这个来自动词frangere 的形容词含有破裂之意。
他由此创立了“分形”(fractal)这个概念,并由此创立了“分形几何理论”,从而把数学研究扩展到了传统几何学无法涉足的那些“病态曲线”和“几何学怪物”的领域。
曼德尔布罗特说:“云朵不是球,山峦不是锥,海岸线不是圆,树皮不光滑,闪电也不走直线。
”分形几何学所映射出的自然事物不是光滑无瑕、平坦规整的,而是凸凹不平、粗糙丛杂、扭曲断裂、纠结环绕的几何形体。
自然界的现象通常都发生在某种特征标度上,如特征长度、特征时间等特征尺度上。
科学家关于事物特征的描述最基本的莫过于问它有多大,持续多久。
这都是依赖于标度(尺度)的一些基本性质。
每种事物都有其特征尺度,例如天体物理学家描写的宇宙结构,大约在数百万光年的范围上;生物学家认识的微生物的结构大约有微米的长度;物理学家研究的夸克,约在10-13厘米的数量级上。