Введение

Метод создания фрактала с использованием многоугольника и начальной точки, выбранной случайно внутри него. В математике термин «хаос-игра» первоначально относился к методу создания фрактала с использованием многоугольника и начальной точки, выбранной случайно внутри него. Фрактал создается путем итеративного построения последовательности точек, начиная с начальной случайной точки, где каждая точка в последовательности находится на заданном расстоянии от предыдущей точки до одной из вершин многоугольника; вершина выбирается случайным образом на каждой итерации. Повторение этого итеративного процесса большое количество раз, случайный выбор вершины на каждой итерации и отбрасывание первых нескольких точек в последовательности часто (но не всегда) приводит к фрактальной форме. Использование правильного треугольника и коэффициента 1/2 приведет к треугольнику Серпинского, а создание соответствующей конфигурации с четырьмя точками и коэффициентом 1/2 создаст изображение «Тетраэдра Серпинского» — трехмерного аналога треугольника Серпинского. По мере увеличения числа точек до N, конфигурация формирует соответствующий (N-1)-мерный симплекс Серпинского. Термин был обобщен для обозначения метода генерации аттрактора или фиксированной точки любой итерационной функциональной системы (IFS). Начиная с любой точки x0, последовательные итерации формируются как xk+1 = fr(xk), где fr — элемент заданной IFS, выбранный случайным образом для каждой итерации. Итерации сходятся к фиксированной точке IFS. Если x0 принадлежит аттрактору IFS, то все итерации xk остаются внутри аттрактора и, с вероятностью 1, образуют в нем плотное множество. Метод «хаос-игры» отображает точки в случайном порядке по всему аттрактору. Это отличается от других методов построения фракталов, которые проверяют каждый пиксель на экране, чтобы определить, принадлежит ли он фракталу. Общую форму фрактала можно быстро построить с помощью метода «хаос-игры», но может быть сложно построить некоторые области фрактала в деталях. С помощью «игры хаоса» можно создать новый фрактал, и в процессе создания нового фрактала можно получить некоторые параметры. Эти параметры полезны для применения теории фракталов, таких как классификация и идентификация. Новый фрактал самоподобен оригиналу по некоторым важным характеристикам, таким как фрактальная размерность.

Расширение хаосной игры для значений r больше 1

В то время как оптимально упакованный фрактал возникает только при определенном значении r, то есть ropt, играть в хаотическую игру можно и с другими значениями. Если r > 1 (точка xk+1 перемещается на большее расстояние, чем расстояние между точкой xk и вершиной v), сгенерированная фигура выходит за пределы исходного многоугольника. и белков (N=20, r=0,863). Кроме того, представления последовательностей белков использовались для обучения моделей машинного обучения (ML) прогнозированию характеристик белков. Расширение хаотической игры с использованием r=2 может быть полезно для выявления небольших мутаций при сравнении двух (или более) последовательностей.