Multifractais José Garcia Vivas Miranda. Que são multifractais; Métodos de caracterização;...

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Multifractais José Garcia Vivas Miranda

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Multifractais

     

José Garcia Vivas Miranda

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Que são multifractais;

Métodos de caracterização;

autosimilaridade;

autoafinidade.

Transformada Wavelets

Aplicações;

Porosimetria;

Catalizadores;

T. Wavelets generalizada

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Multifractais

Se pensava que os fractais dariam conta da heterogeneidade na natureza.

Conceitos

0 200 400 600 800 1000

30

60

90

120

150

180

Substrato Partículas depositadas

Altu

ra

Largura

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Multifractais

Conceitos

Os multifractais são fractais cujas partes são outros fractais.

Os multifractais são fractais que exibem diferentes dimensões a diferentes escalas.

OU

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Como caracterizá-lo (Autosimilaridares)Consideremos um conjunto de dados cuja a medida sobre eles englobe o intervalo de

escalas J=[a,a+L].

1) Se divide o intervalo em sucessivos subintervalos de tamanho definido por:=1/2k, onde k=1,2,3,... (ex. =1/2,1/4,1/8...)

2) Para cada escala teremos um conjunto de medidas i(), onde o índice i representa a i-ésima partição de tamnaho .

3) O número de partições de tamanho será N()= 2k = -1. Ou seja, para uma escala =1/2 teremos 2 partições, para =1/4 teremos 4 e assim sucessivamente.

4) Se define o expoente de singularidade ou de Hölder para cada partição i como:

i()= i

i = log[i()]/ log()

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Como caracterizá-lo (Autosimilaridares)

5) O expoente representa a concentração da medida . Quanto maior menor a concentração da medida.

6) No caso da medida sobre o sistema apresentar heterogenidade, para cada partição i teremos um i diferente.

7) Se define o número de partições, para uma ecala , cujos respectivos i entejam em um intervalo entre e +d como N().

8) A medida terá um comportamento multifractal se no limite de 0 o scaling seja do tipo:

N() -f().onde f() representa a abumdância de partições com expoentes . Para um sistema

monofractal teremos sempre o mesmo para todas as partições, ou seja, N()= N()= -1, e assim f()=1.

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Exemplos de espectros f()

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.00.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

f()

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O método de Chhabra e Jensen (1989) 9) Os valores de f() e podem ser computados parametricamente atravéz do

parâmetro q:

(q) [i=1N() i(q,) log(i())]/log() (1)

f((q)) [i=1N() i(q,) log(i(q,))]/log() (2)

onde i(q,) = i()q/i=1N i()q, representando a probabilidade de que determinada

medida , em uma escala e para um determinado q, ocorra no conjunto de N partições.

O parâmetro q funciona como um filtro que selecionas regiões mais o menos "densas" de medida. Para valores de q >> 1 as medidas com maior magnitude serão ampliadas, e para q<<-1 serão ampliadas as grandezas menores.

O algoritmo consiste em, para cada valor de q, ajustar gráficos (1) e (2) ondeAssim temos para cada valor de q um e um f().

Relacionando o f() e o para um mesmo q, PARABIN PARABUM !!! temos o espectro de singularidade.

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Dimensões generalizadas.

ln

lnlim

1

10

iqi

q

p

qD

pi é a probabilidade de encontrar um ponto na i-ésima caixa.

q=0 Dimensão de contagem de caixasq=1 Dimensão de informação

q=2 Dimensão de correlaçãoq pode variar entre + e – infinito, continuamente.

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Como caracterizá-lo

quando q +infinito, apenas o subconjunto de maior probabilidade é levado em contaquando q -infinito, o subconjunto de menor probabilidade.

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 5500 6000 6500 70000,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

Y

X

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 5500 6000 6500 70000,0

0,2

0,4

0,6

Y

X

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Multifractais

Como caracterizá-lo (Multiafinidade)

.)(),( qqM

A soma dos momentos M

.~),( )(qqM

Sendo o sistema multifractal

ln

ln)(

i

qi

q

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Como caracterizá-lo (Multiafinidade)

Comparando com o obtido anteriormente.

ln

ln)(

i

qi

q

ln

lnlim

1

10

iqi

q

p

qD

qDqq )1()( Nos leva a:

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Transformada ondaletas (TO)

Primeira referência no apêndice da tese de A.Haar (1909) .

Primeira aplicação a processamento de sinais Stephane Mallat (1985).

Primeira aplicação a fractais A. Arneodo (1995).

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Transformada ondaletas

O que é a TO?

,)()(1

),( dxxfa

bxg

afbaTg

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Transformada ondaletas

...sim mais... o que é a TO?

Transformada ondaleta.

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Transformada ondaletas

TO e Fractais o MMTO

ln (T) x ln(a) local

Módulo Máximo da Transformada de Ondaletas (MMTO)

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Transformada ondaletas

Relação entre a TO e as dimensões generalizadas.

)( )',(|)]()[),((|sup),(

aLl

qlg

laxxfaabTaqM

.)(),( qqM

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Transformada ondaleta.

200 220 240 260 280 300 3200.0

0.5

1.0

1.5

2.0

b

log 1

0a

WTMM

600 800

0.0

0.6

1.2

q=0.6

z ´=log(abs(Wt)+1)

Location b

Sc

ale

a

Multifractais

Transformada ondaletas

0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2 d=1/3

f()

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TO Generalizadas

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t

ii P

)(P)(p

t

ii R

)(R)(r

p)(pi

r)(ri

rp),(f

rprp ddL/~dd),(N rp

0.80 0.85 0.90 0.95 1.00 1.05 1.10 1.15 1.200.80

0.85

0.90

0.95

1.00

1.05

1.10

1.15

1.20

P

H Arcilla

0.50

0.60

0.70

0.80

0.90

1.0

Multifractal conjunto (Joint Multifractal) (Charles et al, 1990, PRA)