В физике открытых систем важными являются вопросы, связанные с определением режимов самоподобия и самоаффинности. Если число определяющих переменных больше единицы и коэффициенты подобия по этим переменным различные, то фрактальный объект называется самоаффинным. Если иерархические части фрактального объекта имеют одинаковые коэффициенты подобия по всем переменным, то объект называется самоподобным. В работе З. Ж. Жанабаева [2] были установлены информационно – энтропийные критерии самоаффинности () и самоподобия () в виде неподвижных точек плотности вероятности реализации информации и энтропии:
, ; , . (3.1)
В последние годы развивается новая обобщенная статистическая механика, которую можно назвать статистикой Цаллиса, или, квазиканонической статистикой Гиббса [3]. В основе таких теорий лежит использование экспоненциальной функции вида
. (3.2)
В пределе мы имеем обычную функцию , которая описывает каноническое распределение Гиббса. Отличие от единицы параметра характеризует степень статистической неравновесности, неоднородности системы. Для простоты мы далее будем пользоваться выражением вместо , при необходимости выбирая положительный знак искомой физической величины.
|
|
Используя выражение (3.2) мы определим зависимость от информационной энтропии – единственной меры сложности, неопределенности неравновесной системы. Для квазиравновесного процесса, характеризуемого параметром , информацию определим в виде
. (3.3)
Отсюда представим вероятность как функцию от информации:
. (3.4)
Функция плотности распределения вероятности реализации информации определяется как
. (3.5)
Энтропия определяется как среднее значение информации:
. (3.6)
Самоподобные значения и найдем как неподвижные точки отображений
(3.7)
(3.8)
.
Таким образом, параметр может характеризовать отклонение системы от состояния самоподобия и самоаффинности через значения информации и информационной энтропии. При условии
, (3.9)
энтропия Цаллиса, определяемая формулой (3.2), совпадает с энтропией Реньи:
(3.10)
Параметр неоднородности можно определить по формуле [4]:
(3.11)
где общее число точек (отсчетов), минимальное число ячеек с масштабом измерения , покрывающих площадь , ограниченной кривыми среднее число точек в ячейке. Для простоты можно принять как фигуру, ограниченной прямыми, соединяющими локальные максимумы z(t) и .
Параметр неоднородности также можно вычислить через отношение интеграла Римана к интегралу Лебега:
, (3.12)
где - интеграл от сигнала по по Риману, - интеграл Лебега.
Если исследуемый процесс представлен в виде произведении регулярной и случайной функций, тогда интеграл Римана запишется в виде:
|
|
. (3.13)
По методу Римана временная ось разбивается на равные промежутки и в соответствии со значениями находятся значения функции, где .
Если рассматриваемое явление носит случайный характер из-за множителя , то значения могут быть выбраны случайным образом (как в известном в литературе стохастическом интеграле Ито). В случае хаотических процессов необходимо выбрать точки в соответствии со значениями функции, т.е. . Тогда интеграл (3.13) в виде меры Лебега запишется в виде
, (3.14)
где означает среднеквадратичный смысл суммы.