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A Class of Negatively Fractal Dimensional Gaussian Random FunctionsUna clase de funciones aleatorias gaussianas de dimensión negativamente fractal

Resumen

Sea x(t) una función aleatoria gaussiana localmente autosimilar. Denotemos por rxx(τ) la función de autocorrelación (ACF) de x(t). Para x(t) que es suficientemente suave en (0,∞), existe una expresión asintótica dada por rxx(0)-rxx(τ)~c|τ|α para |τ|→0, donde c es una constante y α es el índice fractal de x(t). Si lo anterior es cierto, la dimensión fractal de x(t), denotada por D, viene dada por D=D(α)=2-α/2. Convencionalmente, α se restringe estrictamente a 0<α≤2 para asegurarse de que D∈[1,2). El proceso de Cauchy generalizado (GC) es un ejemplo de este tipo de funciones aleatorias. Otro ejemplo es el movimiento browniano fraccionario (fBm) y su proceso de incremento, es decir, el ruido gaussiano fraccionario (fGn), que siguen estrictamente el caso de D∈[1,2) o 0<α≤2. En este trabajo, afirmo que el índice fractal α de x(t) puede relajarse al rango α>0 siempre que su ACF siga siendo válido para α>0. Con esta afirmación, extiendo el proceso GC para permitir α>0 y llamo a esta extensión, por simplicidad, el proceso GC extendido (EGC para abreviar). Abordaré que hay dimensiones 0≤D(α)<1 para 2<α≤4 y además D(α)<0 para 4<α para los procesos EGC. Explicaré que x(t) con 1≤D<2 es localmente más rugosa que aquella con 0≤D<1. Además, x(t) con D<0 es localmente más suave que aquella con 0≤D<1. La x(t) localmente más suave ocurre en el límite D→-∞. Este trabajo se centra en las dimensiones fractales de las funciones aleatorias. Los procesos EGC presentados en este trabajo pueden ser dependientes de largo alcance (LRD) o dependientes de corto alcance (SRD). Aunque las aplicaciones de esta clase de funciones aleatorias para D<1 siguen siendo desconocidas, demostraré las realizaciones de los procesos EGC para D<1. El resultado anterior relativo a la dimensión fractal negativa de las funciones aleatorias puede ampliarse para describir una clase de campos aleatorios con dimensiones negativas, que también se resumen en este artículo.

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