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FRACTALES UNA PRESENTACION SOBRE LA GENERACION DE LOS FRACTALES TOMADA DE LA WEB.
Rep. de objetos tridimensionales en animación y realidad virtual ESCET – URJC Curso 2004-05 Aproximación fractal de objetos
Índice ,[object Object]
 Obtención de un fractal a partir de un SFI
 Aproximación (práctica) de objetos
 El continente fractal: rutas turísticas
Bibliografía,[object Object]
Por ejemplo, si tomamos las semejanzas del plano  w1, w2 y w3  y tomamos B como un cuadrado…
Usando semejanzas contractivas se pueden obtener  (casi) todos los fractales clásicos que hemos visto... ¿se pueden generar otros objetos más complejos? Para ello debemos afinar nuestras herramientas definiendo algo más general que las semejanzas contractivas.  (Barnsley, 1985) …en la práctica, serán aplicaciones de la forma
Aplicaciones contractivas  Una aplicación  f:RnRn es una semejanza contractiva si d( f(x) , f(y) )=r d( x , y ), con d(·,·) la distancia y 0 < r < 1 (razón de la semejanza).  Una aplicación  f:RnRn es una aplicación contractiva si d( f(x) , f(y))    r d( x, y ), con d(·,·) la distancia y 0 < r < 1 (razón de la contracción).  Aplicación contractiva = transformación que acerca puntos
Una aplicación  f:RnRn es una aplicación contractiva si d( f(x) , f(y))    r d( x, y ), con d(·,·) la distancia y 0 < r < 1 (razón de la contracción).  ,[object Object]
 Hay muchas más aplicaciones contractivas, como por ejemplo,
Las  aplicaciones afinesson contractivas si
Sistema de funciones iteradas  Si tomamos unas funciones contractivas S={ g1 ,g2 ,…, gm},  (un sistema de funciones iteradas o SFI),  siempre existe un únicoconjunto F  tal que  F se llama atractor del sistema S. F es “autosemejante” según las transformaciones S
Idea de la demostración Partimos de unas funciones contractivasS={ g1 ,g2 , …, gm  }. Si  Consideramos S: H(R2)          H(R2 ) definida como  Un conjunto que contiene su frontera y está contenido en un cubo S: H(R2)          H(R2 ) es una aplicación contractiva, es decir para cualesquiera A,B en H(R2). Por el teorema del punto fijo, existe F (único) tal que F=S(F).
Obtención del atractor de un SFI Si tenemos un sistema de funciones iteradas S={ g1 ,g2 , …, gm  }. ¿cómo calcular el conjunto F tal que                                 ?  Método Determinista: Tomamos  un compacto B y construimos Tomando límites cuando n tiende a infinito, Es decir partiendo de cualquier B, llegamos al atractor F
Obtención del atractor de un SFI Método Aleatorio: Si S={g1, g2, …, gm}, tomamos xo (cualquiera).  Elegimos al azar  A continuación, elegimos al azar construyendo una sucesión de puntos (xn) que cumple que  Repitiendo con otros (muchos) xo,  obtenemos una aproximación de F
Aproximación de Objetos mediante SFI Si C es un objeto, ¿existe un fractal Fque se parezca a C? Matemáticamente, si C es un compacto, ¿existe fractal F tal que dH(C,F) es pequeña?  Sabemos crear fractales (con SFI),  ¿podemos adivinar si se parecerán a C?
Teorema del Collage Si tenemos un compactoC y aplicaciones contractivas S={ g1 ,g2 ,…, gm}, de razones de contraccion r1,r2,..rm, de forma que  entonces, donde F es el fractal asociado a S (el atractor) y   Si C se parece a S(C), entonces C se parece a F
Idea de la demostración Si tenemos S={g1, g2, …, gm} y C es un compacto construimos  Entonces,  Si n tiende a infinito,
¿cómo emplear este resultado? Si queremos aproximar un compacto C empleando que  En la práctica buscamos S={g1, g2, …, gm} tales que   g1, g2, …, gm sean contracciones afines. C se parezca a S(C). g1, g2, …, gm sean de razón pequeña. …veamos algún ejemplo…
Ejemplo: Aproximación de una hoja ¿podemos aproximar la siguiente imagen?
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  • 1. FRACTALES UNA PRESENTACION SOBRE LA GENERACION DE LOS FRACTALES TOMADA DE LA WEB.
  • 2. Rep. de objetos tridimensionales en animación y realidad virtual ESCET – URJC Curso 2004-05 Aproximación fractal de objetos
  • 3.
  • 4. Obtención de un fractal a partir de un SFI
  • 6. El continente fractal: rutas turísticas
  • 7.
  • 8. Por ejemplo, si tomamos las semejanzas del plano w1, w2 y w3 y tomamos B como un cuadrado…
  • 9. Usando semejanzas contractivas se pueden obtener (casi) todos los fractales clásicos que hemos visto... ¿se pueden generar otros objetos más complejos? Para ello debemos afinar nuestras herramientas definiendo algo más general que las semejanzas contractivas. (Barnsley, 1985) …en la práctica, serán aplicaciones de la forma
  • 10. Aplicaciones contractivas Una aplicación f:RnRn es una semejanza contractiva si d( f(x) , f(y) )=r d( x , y ), con d(·,·) la distancia y 0 < r < 1 (razón de la semejanza). Una aplicación f:RnRn es una aplicación contractiva si d( f(x) , f(y)) r d( x, y ), con d(·,·) la distancia y 0 < r < 1 (razón de la contracción). Aplicación contractiva = transformación que acerca puntos
  • 11.
  • 12. Hay muchas más aplicaciones contractivas, como por ejemplo,
  • 13. Las aplicaciones afinesson contractivas si
  • 14. Sistema de funciones iteradas Si tomamos unas funciones contractivas S={ g1 ,g2 ,…, gm}, (un sistema de funciones iteradas o SFI), siempre existe un únicoconjunto F tal que F se llama atractor del sistema S. F es “autosemejante” según las transformaciones S
  • 15. Idea de la demostración Partimos de unas funciones contractivasS={ g1 ,g2 , …, gm }. Si Consideramos S: H(R2) H(R2 ) definida como Un conjunto que contiene su frontera y está contenido en un cubo S: H(R2) H(R2 ) es una aplicación contractiva, es decir para cualesquiera A,B en H(R2). Por el teorema del punto fijo, existe F (único) tal que F=S(F).
  • 16. Obtención del atractor de un SFI Si tenemos un sistema de funciones iteradas S={ g1 ,g2 , …, gm }. ¿cómo calcular el conjunto F tal que ? Método Determinista: Tomamos un compacto B y construimos Tomando límites cuando n tiende a infinito, Es decir partiendo de cualquier B, llegamos al atractor F
  • 17. Obtención del atractor de un SFI Método Aleatorio: Si S={g1, g2, …, gm}, tomamos xo (cualquiera). Elegimos al azar A continuación, elegimos al azar construyendo una sucesión de puntos (xn) que cumple que Repitiendo con otros (muchos) xo, obtenemos una aproximación de F
  • 18. Aproximación de Objetos mediante SFI Si C es un objeto, ¿existe un fractal Fque se parezca a C? Matemáticamente, si C es un compacto, ¿existe fractal F tal que dH(C,F) es pequeña? Sabemos crear fractales (con SFI), ¿podemos adivinar si se parecerán a C?
  • 19. Teorema del Collage Si tenemos un compactoC y aplicaciones contractivas S={ g1 ,g2 ,…, gm}, de razones de contraccion r1,r2,..rm, de forma que entonces, donde F es el fractal asociado a S (el atractor) y Si C se parece a S(C), entonces C se parece a F
  • 20. Idea de la demostración Si tenemos S={g1, g2, …, gm} y C es un compacto construimos Entonces, Si n tiende a infinito,
  • 21. ¿cómo emplear este resultado? Si queremos aproximar un compacto C empleando que En la práctica buscamos S={g1, g2, …, gm} tales que g1, g2, …, gm sean contracciones afines. C se parezca a S(C). g1, g2, …, gm sean de razón pequeña. …veamos algún ejemplo…
  • 22. Ejemplo: Aproximación de una hoja ¿podemos aproximar la siguiente imagen?
  • 24. Ejemplo: Aproximación de una hoja ..construyendo contracciones afines… con la siguiente tabla de datos… …ya podemos generar resultados con Maple, por ejemplo…
  • 25. Esta misma situación se puede repetir con muchos objetos…
  • 26.
  • 27. Los fractales basados en algoritmos de escape (conjuntos de Mandelbrot, Julia, sistemas dinámicos…).
  • 28. Los L-sistemas y los lenguajes fractales.
  • 29. El modelado de terrenos y nubes con fractales plasma.
  • 30.
  • 31. Mediante SFIs se pueden aproximar muchos objetos (no necesariamente fractales) de forma simple.
  • 32.
  • 33. M. de Guzmán, M.A.Martín, M.Morán y M.Reyes. “Estructuras fractales y sus aplicaciones”. Editorial Labor(Muy claro, completo y con lenguaje divulgativo).
  • 34.