Фрактальная геометрия природы

Однако сами кластеры Бернулли полностью изучены (по крайней мере, принципиально), и следовательно, их моделирование с помощью явных рекурсивных фракталов представляет собой несколько иную задачу. Рассмотренные мною коховы контактные кластеры для этого случая не годятся из-за асимметрии между виниловыми и медными стержнями, которая сохраняется даже при равных количествах стержней обоих видов. Далее на очереди заузленные кластеры Пеано. Возьмем терагон на некотором отдаленном этапе построения и покроем ячейки, расположенные слева от кривой, медью, а остальные — винилом. Результат представляет собой форму перколяции относительно ячеек решетки (или их центров, называемых узлами). Задача становится симметричной. Однако она отлична от задачи Бернулли, так как получаемая конфигурация медных и виниловых ячеек очень отличается от той, какой она могла бы быть при независимом их распределении: например, в бернуллиевой решетке девять ячеек, образующих суперквадрат, могут целиком состоять из меди или винила, тогда как в случае заузленной кривой Пеано это невозможно. (С другой стороны, обе модели позволяют группам из четырех ячеек, образующих суперквадрат, принимать любые возможные конфигурации.) Эта разница имеет далеко идущие последствия: например, в задаче о бернуллиевой перколяции по узлам с p=1/2 не перколируют ни медь, ни винил, тогда как в случае заузленных кластеров Пеано перколируют и медь, и винил (учитывая, что p=1/2 — критическая вероятность).

Перечень вариантов бернуллиевой перколяции по связям уже довольно обширен и может быть с легкостью продлен. Я же успел рассмотреть множество вариантов рекурсивно построенных фрактальных контактных кластеров. Детальное сравнение этих двух перечней, к сожалению, заняло бы слишком много места, и потому я не стану приводить его здесь.

Позвольте мне ограничиться весьма расплывчатым выводом о том, что фрактальная сущность задачи о бернуллиевой перколяции в значительной степени иллюстрируется неслучайными заполняющими пространство σ-кластерами, определенными ранее в этой главе. Основная слабость данной модели заключается в том, что за пределами уже сказанного она остается совершенно неопределенной. Ее можно подогнать к любой степени иррегулярности и фрагментации. На предмет топологии см. главу 14.

Модель критических кластеров. Рассмотрим, в частности, критические кластеры, определяемые как кластеры при p=p_крит. Для их представления экстраполируем рекурсивный σ-кластер, как показано ранее в этой главе. Затем, остановив интерполяцию, усечем его таким образом, чтобы положительный внутренний порог оказался равен размеру ячейки в исходной решетке.

Модели некритических кластеров. Для того, чтобы распространить эту геометрическую картину на некритические кластеры, т. е. на кластеры при p≠p_крит, нам необходимы фракталы с положительным внутренним и конечным внешним порогами. Аналитические рассуждения показывают, что протяженность наибольшего медного кластера составляет величину порядка ξ при p_крит и уходит в бесконечность при p>p_крит. Оба варианта легко осуществимы. Можно, например, начать с того же генератора, что и в предыдущем подразделе, однако вместо естественной его экстраполяции, подставим в качестве инициатора одну из следующих фигур:

Докритические кластеры. Инициатор на рисунке слева (построенный с таким расчетом, чтобы p_крит) составлен из квадратов с длиной стороны ξ/2. Применяя выбранный генератор к левым сторонам квадратов, будем помещать его внутри квадратов, во всех же остальных случаях — снаружи. Квадрат инициатора превратится при этом в нетипичный кластер протяженности ξ, окруженный множеством типичных кластеров протяженности <ξ.

Сверхкритические кластеры. Инициатор на рисунке справа (построенный так, чтобы p>p_крит) составлен из тех линий исходной квадратной решетки, координаты которых (x или y) являются четными целыми числами. Из каждого узла (координаты которого являются четными целыми числами) исходят по четыре связи; выбранный генератор всегда помещается слева. В особом случае, когда берег-генератор не содержит ни петель, ни свободных концов, получающаяся картинка представляет собой дерандомизированный и систематизированный вариант грубой модели кластеров, основанной исключительно на «узлах и связях».