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线路上自相似测量的密度。 (英语) Zbl 0860.28005号

本文主要讨论在([0,1]\)上计算自相似测度(mu\)的数值逼近,使得(mu=sum^m{j=1}p_j\mu\circ S^{-1}个\)对于IFS(([0,1]\)\(S_1,点,S_m))和正权重(p_j),但也具有自复制度量(mu),这样对于([0,1]\)中的Borel集(A\),(mu(A)=sum^m_{j=1}\int_{S^{-1}_jA}p_jd\mu),则\(p_j)成为非负函数。
一组区间划分数据是一对(({mathcal J},nu),使得(nu:{mathcalJ}到[0,1]\)和(mathcalJ)是非重叠子区间的有限集合,使得(sum_{J}在{mathcaliJ}}中=1\)\(\mu)将数据\(({\mathcal J},\nu)\)与所有\(J\ in{\matchcal J}\)的iff(\mo(J)=\nu(J)\精确匹配。
数值算法如下:集\({\mathcal J}_0=\{[0,1]\}\),\(nu_0([0,1])=1\),给定\(({mathcal J}_{k-1},nu_{k-1}),设\[{mathcal J}_k={S_jJ\mid J=1,\点,m,\;J\ in{mathcalJ}_{k-1}\}\quad\text{and}\qua2\nu_k(S_jJ)=p_J\nu{k-1{(J)\text{for}J\ in}\mathcalJ}_{k-1}。\]现在,如果\(\mu\)匹配\(({\mathcal J}_{k-1},\nu_{k-1}),那么它将\((}\mathcalJ}_k,\nu_ k)\)。稍后,这个简单的算法将被修改。作者讨论了这些算法的误差测量。用数值方法研究了(mu)的密度图,\[\{(s,h(x,s))\mid x\in\text{carrier}(\mu),\;s\geq 0\},\]哪里\[h(x,s)={\mu(B_{c^{-s}}(x))\over(2c^{s-})^\alpha}\]对于给定的(alpha,c>0)和(B_{c^{-s}}(x))在(x)和半径(c^{s-})处的闭合球。该图是(高度)自相似的,并克服了不存在精确密度函数的问题。
最后,本文还讨论了Hausdorff测度和其他一些平均密度定义的正确归一化问题。

MSC公司:

28A80型 分形
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