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标题: 模糊数学与分形 [打印本页]

作者: river2007 时间: 2006-3-23 22:36
标题: 模糊数学与分形
数学不是需要精确吗？怎么会需要模糊呢？你先别着急，这里给大家讲几个例子。

第一个例子：１粒种子肯定不能叫一堆，２粒也不是，３粒也不是……那么多少粒种子叫一堆呢？适当的界限在哪里呢？我们能否说１２３４５６粒种子不叫一堆，而１２３４５７粒种子叫一堆呢？

再举一个例子，我们现在要从一片西瓜地里找出一个最大的西瓜，那是件很麻烦的事。必须把西瓜地里所有的西瓜都找出来，再比较一下，才知道哪个西瓜最大。西瓜越多，工作量就越大。如果按通常说的，到西瓜地里去找一个较大的西瓜，这时精确的问题就转化成模糊的问题，反而容易多了。由此可见，适当的模糊能使问题得到简化。

确实，像上面的“一粒”与“一堆”，“最大的”与“较大的”都是有区别的两个概念。但是它们的区别都是逐渐的，而不是突变的，两者之间并不存在明确的界限，换句话说，这些概念带有某种程度的模糊性。类的，我们说一个人很高或很胖，但是究竟多少厘米才算高，多少千克才算胖呢？像这里的高和胖都是很模糊了。

饭什么时候才算熟了？衣服什么样才能算洗干净？这些都是需要一门新的数学分支——模糊数学来帮助解决的问题。为此，１９６５年美国的祖德教授开创了对“模糊数学”的研究。现在，模糊数学在各行各业中得到了广泛的应用。

文章录入：阳光普照责任编辑：管理员

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模　糊　数　学

　　模糊数学是研究现实中许多界限不分明问题的一种数学工具，其基本概念之一是模糊集合。利用模糊数学和模糊逻辑，能很好地处理各种模糊问题。

　　模式识别是计算机应用的重要领域之一。人脑能在很低的准确性下有效地处理复杂问题。如计算机使用模糊数学，便能大大提高模式识别能力，可模拟人类神经系统的活动。在工业控制领域中，应用模糊数学，可使空调器的温度控制更为合理，洗衣机可节电、节水、提高效率。在现代社会的大系统管理中，运用模糊数学的方法，有可能形成更加有效的决策。

　　模糊数学这种相当新的数学方法和思想方法，虽有待于不断完善，但其应用前景却非常广阔。

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模糊数学方法（Fuzzy Mathematics Method）

模糊数学是运用数学方法研究和处理模糊性现象的一门数学新分支。它以“模糊集合”论为基础。模糊数学提供了一种处理不肯定性和不精确性问题的新方法，是描述人脑思维处理模糊信息的有力工具。它既可用于“硬”科学方面，又可用于“软”科学方面。

模糊数学由美国控制论专家L.A.扎德（L.A.Zadeh,1921--）教授所创立。他于1965年发表了题为《模糊集合论》（《Fuzzy Sets》）的论文，从而宣告模糊数学的诞生。L.A.扎德教授多年来致力于“计算机”与“大系统”的矛盾研究，集中思考了计算机为什么不能象人脑那样进行灵活的思维与判断问题。尽管计算机记忆超人，计算神速，然而当其面对外延不分明的模糊状态时，却“一筹莫展”。可是，人脑的思维，在其感知、辨识、推理、决策以及抽象的过程中，对于接受、贮存、处理模糊信息却完全可能。计算机为什么不能象人脑思维那样处理模糊信息呢？其原因在于传统的数学，例如康托尔集合论（Cantor′s Set）,不能描述“亦此亦彼”现象。集合是描述人脑思维对整体性客观事物的识别和分类的数学方法。康托尔集合论要求其分类必须遵从形式逻辑的排中律，论域（即所考虑的对象的全体）中的任一元素要么属于集合A，要么不属于集合A，两者必居其一，且仅居其一。这样，康托尔集合就只能描述外延分明的“分明概念”，只能表现“非此即彼”，而对于外延不分明的“模糊概念”则不能反映。这就是目前计算机不能象人脑思维那样灵活、敏捷地处理模糊信息的重要原因。为克服这一障碍，L.A.扎德教授提出了“模糊集合论”。在此基础上，现在已形成一个模糊数学体系。

所谓模糊现象，是指客观事物之间难以用分明的界限加以区分的状态，它产生于人们对客观事物的识别和分类之时，并反映在概念之中。外延分明的概念，称为分明概念，它反映分明现象。外延不分明的概念，称为模糊概念，它反映模糊现象。模糊现象是普遍存在的。在人类一般语言以及科学技术语言中，都大量地存在着模糊概念。例如，高与短、美与丑、清洁与污染、有矿与无矿、甚至象人与猿、脊椎动物与无脊椎动物、生物与非生物等等这样一些对立的概念之间，都没有绝对分明的界限。一般说来，分明概念是扬弃了概念的模糊性而抽象出来的，是把思维绝对化而达到的概念的精确和严格。然而模糊集合不是简单地扬弃概念的模糊性，而是尽量如实地反映人们使用模糊概念时的本来含意。这是模糊数学与普通数学在方法论上的根本区别。恩格斯说：“辩证法不知道什么绝对分明的和固定不变的界限，不知道什么无条件的普遍有效的‘非此即彼！’它使固定的形而上学的差异互相过渡，除了‘非此即彼！’，并且使对立互为中介；辩证法是唯一的、最高度地适合于自然观的这一发展阶段的思维方法。”

模糊数学产生的直接动力，与系统科学的发展有着密切的关系。在多变量、非线性、时变的大系统中，复杂性与精确性形成了尖锐的矛盾。L.A.扎德教授从实践中总结出这样一条互克性原理：“当系统的复杂性日趋增长时，我们作出系统特性的精确然而有意义的描述的能力将相应降低，直至达到这样一个阈值，一旦超过它，精确性和有意义性将变成两个几乎互相排斥的特性。”这就是说，复杂程度越高，有意义的精确化能力便越低。复杂性意味着因素众多，时变性大，其中某些因素及其变化是人们难以精确掌握的，而且人们又常常不可能对全部因素和过程都进行精确的考察，而只能抓住其中主要部分，忽略掉所谓的次要部分。这样，在事实上就给对系统的描述带来了模糊性。“常规数学方法的应用对于本质上是模糊系统的分析来说是不协调的，它将引起理论和实际之间的很大差距。”因此，必须寻找到一套研究和处理模糊性的数学方法。这就是模糊数学产生的历史必然性。模糊数学用精确的数学语言去描述模糊性现象，“它代表了一种与基于概率论方法处理不确定性和不精确性的传统不同的思想，……，不同于传统的新的方法论”。它能够更好地反映客观存在的模糊性现象。因此，它给描述模糊系统提供了有力的工具。

L.A.扎德教授于1975年所发表的长篇连载论著《语言变量的概念及其在近似推理中的应用》（《The Concept of a Linguistic Variable &Its Application to Approximate Reasoning》），提出了语言变量的概念并探索了它的含义。模糊语言的概念是模糊集合理论中最重要的发展之一，语言变量的概念是模糊语言理论的重要方面。语言概率及其计算、模糊逻辑及近似推理则可以当作语言变量的应用来处理。人类语言表达主客观模糊性的能力特别引人注目，或许从研究模糊语言入手就能把握住主客观的模糊性、找出处理这些模糊性的方法。有人预言，这一理论和方法将对控制理论、人工智能等作出重要贡献。

模糊数学诞生至今仅有22年历史，然而它发展迅速、应用广泛。它涉及纯粹数学、应用数学、自然科学、人文科学和管理科学等方面。在图象识别、人工智能、自动控制、信息处理、经济学、心理学、社会学、生态学、语言学、管理科学、医疗诊断、哲学研究等领域中，都得到广泛应用。把模糊数学理论应用于决策研究，形成了模糊决策技术。只要经过仔细深入研究就会发现，在多数情况下，决策目标与约束条件均带有一定的模糊性，对复杂大系统的决策过程尤其是如此。在这种情况下，运用模糊决策技术，会显得更加自然，也将会获得更加良好的效果。

我国学者对模糊数学的研究始于70年代中期，然而发展甚速，已有了一支较强的研究队伍，成立了中国模糊集与系统学会，出版了《模糊数学》杂志。出版了许多颇有价值的论著，例如，汪培庄教授所著《模糊集与随机集落影》、《模糊集合论及其应用》，张文修教授编著的《模糊数学基础》等等。我国学者把模糊数学理论应用于气象预报，提高了预报质量，在1980年召开的国际气象学术讨论会上，我国所提交论文得到会议的好评。在中医医疗诊断方面，还制成了《关幼波教授治疗肝病计算机诊断程序》。实践表明，该计算机的医疗效果良好，为继承、发扬祖国医学作出了贡献。这一经验也被推广应用于治疗急腹症等方面。我国学者应用模糊数学理论，在地质探矿、生态环境、企业管理、生物学、心理学等领域，也都分别取得了较好的应用成果。

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分形

　　分形是指维数为非整数的图形，如直线和立体分别具有的1和3的整数维，但标准普尔的维数却是1.24（数据自斯坦福大学金融教材）。分形被称为本世纪数学领域最有用的发现，它使科学家得以轻易描述如云朵、湍流等自然形状，还复杂以单纯。也迫使金融研究者对搏弈理论、风险度量、时间序列等理论，做出全面修正。

　　心律不齐者的心电图，是很规律的，许多线性分析方法，可以计数描述、甚至预测它的未来。但这些传统方法在一个健康人——一颗蓬勃自然跳动着的心脏面前，却顿显苍白。人脑亦然，只有癫痫病人的大脑波，才有规律。事实上，人类的意识程序，在结构上必须是混沌的分形形式，才可能运作。

　　证券市场也同样是自然的函数，其行为并不遵循古典物理、参数统计学或线性数学。欧几里德几何的研究对象，越放大就越简单，三维的块，最终变成二维的线，但自然物体越近的观察，却越显示出越多的细节，局部的随机和全局的有序构成其全貌。

　　我们见过很多分析预测研究报告都有这样的结尾：“如无随机因素，或剔除突发事件影响，我们结论……”其实定义某种事为随机，只表明他并不了解这种随机结构与规律。混沌系统中出现的，恰是传统思维视为随机而加以排除的不必要因素。传统研究者拒绝思考、故意回避这项挑战，而自造些与自然界全然无关的理论。股市一如大自然，唯混沌观念，适合描述与理解——它的演进。

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分形是什么

数千年以来，我们涉及的和研究的主要是欧氏几何。欧氏几何主要是基于中小尺度上，点线、面之间的关系，这种观念与特定时期人类的实践认识水平是相适应的，有什么样的认识水平就有什么样的几何学。当人们全神贯注于机械运动时，头脑中的图象多是一些圆锥曲线、线段组合，受认识主客体的限制，欧氏几何具有很强的“人为”特征。这样说并非要否定欧氏几何的辉煌历史，只是我们应当认识到欧氏几何是人们认识、把握客观世界的一种工具、但不是唯一的工具。

进入20世纪以后，科学的发展极为迅速。特别是二战以后，大量的新理论、新技术以及新的研究领域不断涌现，同以往相比，人们对物质世界以及人类社会的看法有了很大的不同。其结果是，有些研究对象已经很难用欧氏几何来描述了，如对植物形态的描述，对晶体裂痕的研究，等等。

美国数学家B， Mandelbrot曾出这样一个著名的问题：英格兰的海岸线到底有多长？这个问题在数学上可以理解为：用折线段拟合任意不规则的连续曲线是否一定有效？这个问题的提出实际上是对以欧氏几何为核心的传统几何的挑战。

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实际上，数学家们很早就认识到，有的曲线不能用欧式几何与微积分研究其长度。但那时解决办法是讨论具备什么条件的曲线有长度。而没有长度的曲线就没有深入研究。

此外，在湍流的研究。自然画面的描述等方面，人们发现传统几何依然是无能为力的。因此就产生一种新的能够更好地描述自然图形的几何学，就是分形几何。

下面是Kohn（克赫）曲线。

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谢宾斯奇 (W.Sierpinski,1882-1969)构造了谢氏曲线、地毯、海绵。

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皮亚诺（peano）曲线

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1975年，Mandelbrot在其《自然界中的分形几何》一书中引入了分形（fractal)这一概念。从字面意义上讲， fractal是碎块、碎片的意思，然而这并不能概括Mandelbrot的分形概念，尽管目前还没有一个让各方都满意的分形定义，但在数学上大家都认为分形有以下凡个特点：
（1）具有无限精细的结构；
（2）比例自相似性；
（3）一般它的分数维大子它的拓扑维数；
（4）可以由非常简单的方法定义，并由递归、迭代产生。

据说，南非海岸线的维数是1.02，英国西岸的维数是1.25。

分形无处不在。

分形几何学已在自然界与物理学中得到了应用。如在显微镜下观察落入溶液中的一粒花粉，会看见它不间断地作无规则运动(布朗运动)，这是花粉在大量液体分子的无规则碰撞(每秒钟多达十亿亿次)下表现的平均行为。布朗粒子的轨迹，由各种尺寸的折线连成。只要有足够的分辨率，就可以发现原以为是直线段的部分，其实由大量更小尺度的折线连成。这是一种处处连续，但又处处无导数的曲线。这种布朗粒子轨迹的分维是 2，大大高于它的拓扑维数 1。

在某些电化学反应中，电极附近成绩的固态物质，以不规则的树枝形状向外增长。受到污染的一些流水中，粘在藻类植物上的颗粒和胶状物，不断因新的沉积而生长，成为带有许多须须毛毛的枝条状，就可以用分维。

自然界中更大的尺度上也存在分形对象。一枝粗干可以分出不规则的枝杈，每个枝杈继续分为细杈……，至少有十几次分支的层次，可以用分形几何学去测量。

有人研究了某些云彩边界的几何性质，发现存在从 1公里到1000公里的无标度区。小于 1公里的云朵，更受地形概貌影响，大于1000公里时，地球曲率开始起作用。大小两端都受到一定特征尺度的限制，中间有三个数量级的无标度区，这已经足够了。分形存在于这中间区域。

近几年在流体力学不稳定性、光学双稳定器件、化学震荡反映等试验中，都实际测得了混沌吸引子，并从实验数据中计算出它们的分维。学会从实验数据测算分维是最近的一大进展。分形几何学在物理学、生物学上的应用也正在成为有充实内容的研究领域。

作者: river2007 时间: 2006-3-23 22:41

刚开始学，觉得不错，顺手转过来了。

希望对大家能有帮助

作者: kohn 时间: 2006-4-19 12:42

It is not kohn curve

it is koch curve

作者: tianle 时间: 2006-9-15 10:23
模糊数学能处理不是等间隔的数据吗??能的话,怎么做!!

作者: zxpyxcn 时间: 2006-10-8 10:05
分形理论应用价值高

作者: scutgyl 时间: 2007-11-7 00:24
good!!!

作者: treeno 时间: 2010-1-3 20:05
OK ，很好，转了！最好能多一些这样的帖子，哈哈哈

作者: wmnick 时间: 2010-6-10 22:43
分形理论应用价值

作者: 胡浪超531 时间: 2010-7-12 14:42
P9C35-PXNWA-VYJZF-59255

作者: 黄家的大哥哥 时间: 2011-4-29 12:19
看不懂啊看不懂

作者: weixinmaths 时间: 2011-6-23 09:06

作者: jt202010 时间: 2011-6-23 10:59

作者: jt202010 时间: 2011-6-23 11:05
还行吧

作者: weixinmaths 时间: 2011-7-1 11:49

作者: _Amy_ 时间: 2011-7-3 14:06
我怎么就对数学不感冒呢

作者: jimjimgood 时间: 2011-7-3 20:57
去年2010年的数学建模D题就是用到模糊数学的，可惜啊，俺不会啊

作者: jimjimgood 时间: 2011-7-3 20:58
就是那道学生宿舍设计的，

作者: 很2 时间: 2011-7-9 18:37
分型貌似挺麻烦的，初学者能自学得了吗？

作者: justftdsky 时间: 2011-8-1 13:07
这个太专业了吧

作者: jt202010 时间: 2011-8-1 20:37

作者: zombie9527 时间: 2011-8-14 11:27
经典论述，深入浅出！

作者: ehi28 时间: 2011-12-11 09:44
嗯,不错,支持一下.

作者: 1126386299 时间: 2012-6-13 23:16
顶起！！

作者: wssl103050 时间: 2012-6-23 16:18

作者: 唤起 时间: 2013-6-30 09:59
看着很牛的样子

作者: lut数学建模协会 时间: 2013-7-20 21:59
初次涉及模糊问题，今天受益匪浅，呵呵

作者: 千叶迦南 时间: 2013-7-30 15:47
对分形几何很感兴趣，找了些资料自己看

作者: MichaeLonger 时间: 2014-6-15 09:41
谢楼主！！！

作者: MichaeLonger 时间: 2014-6-15 09:41
很有用！！！

作者: MichaeLonger 时间: 2014-6-15 09:41
赞一个！！

作者: michael1 时间: 2014-6-18 13:12
楼主讲得很好

作者: michael1 时间: 2014-6-18 13:12
赞一个。。

作者: michael1 时间: 2014-6-18 13:12
楼主辛苦了

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