标度对称，放大缩小后保持不变，换而言之，对象的一部分和整体相似。一朵白云，取其一半，还是一朵白云。而通常的物体，比如一个汽车，取其一半，只是汽车零件而已。但是，在地球上任何实际的物体，不能持续按照标度对称的方式，反复取其一半。因为到达分子阶段，物体的外在形式已不存在。在我们的想象中，或理论思考中，我们可以认为这样一种局部和整体相似的情况存在，不必反复进行放大或缩小。

海螺的体型，幼年和成年完全可以认为是放大缩小关系。但是人的体型，幼年和成年，完全不同。比如婴儿的眼睛位于头部中间，成人却是位于头部三分之二。婴儿的头部和身高比例是1：5，随着年龄增加，头部身高比例降低到1：7。对动物而言，多数都不满足幼年和成年身体尺寸比例恒定。前面曾阐述过动物的身体重量、摄入食物量、散热状况、身体骨骼承受能力相互之间的关联。因此按比例放大是不可能存在。而海螺类似的动物，其身体类似一个扁平的饼状，螺旋状的管道形成身体结构，内部并无骨骼，移动需求也可以忽略。并且随着体型变大，螺管的厚度也在增加。和其他无恒定比例的动物结构完全不同。

树木和动物有很大区别。每颗树都有根部，依赖根部从土壤获得的水分和矿物质。每根树枝依赖母枝提供养料，母枝对树枝而言就是土壤。则树枝的成长过程和树木本身完全类似，仅仅是规模不同。而动物的身体各部分功能不同，整体才能组成生命体。且各部分的生长方式完全不同，对身体而言，不存在局部和整体类似的生长状况（少数动物，比如蚯蚓，身体分为两段，可以独自继续成长。这类型的动物接近标度对称）。

自然界中，局部和整体相似处处存在。一个树枝，上有分枝，分枝又有小枝，小枝还有树叶。这个和树本身就很相像。从卫星角度观察海岸线，曲曲折折。从飞机上观看海岸线，曲曲折折。走在海边，看海水的边缘，曲曲折折。虽然不尽相同，但是曲曲折折的形象完全雷同。攀登山峰，总是看到更远处的高山。待到登上高峰，发现远处连绵不绝的山脉继续在前方蔓延。虽然形状稍有不同。但是连绵不绝形成的山色涂层，如同画布上的色带一样，颜色逐渐递浅。虽不是秋水共长天一色，却是极目楚天舒的效果。无论在那里登山，层层叠峦的风景依然历历在目，禁不住让人喊道：我又回来了。

现代电脑游戏的效果越来越逼真，山脉、云彩、森林、星球都很难分辨是照片或电脑生成。这些外在差异巨大的对象，以计算机的视角来看区别很小，整体的计算机描述没有区别，仅仅是若干细节的数值不同。我们来观看如何生成雪花的轮廓。线段长为3，对其三等分，补充两个长度为1的线段，令补充的线段和三等分中间的线段组成一个正三角形。然后去掉线段三等分中间的一段。我们把这个过程称为构造过程。现画一个正三角形，对每一个边进行构造过程，则产生12个线段，对新生成的12个线段再进行构造过程。则产生48个线段。对新生成的线段重复进行构造过程，持续不断。最后就生成了一朵雪花的轮廓。最早由瑞典人koch构造，称为koch雪花。

koch雪花有什么特点呢？每构造一次，线段的长度就为原长度的4/3倍。重复进行下，则线段长度无限增加。雪花的面积最终是多少呢？设原三角形面积为1，最后的雪花面积为16。面积是有限值，而长度无限增加！通常的线段长度都是有限的，而koch构造的线段长度无限，按照前面定义的一维（长度）、二维（面积）、三维（体积），koch的线段并不满足通常的维数定义。虽然是线段，不可能是二维，但长度无限，也不是一维情况。为了能够使用维数来定义对象，我们取消维数是整数的要求。那么koch线段的维数就处于一维和二维之间的某个数值！标度对称中的增加系数，就是构成过程进行一次线段长度增加的比例4/3。

观察人体的肺泡，前面曾介绍，为了充分进行气体交换，人体的肺泡数量多而体积小，在总体积不变的情况下，肺泡面积大幅度增加。如图为肺泡示意图。可以看到，和树木的情况类似，气管是树干，支气管是树枝，支气管下分的小管道是小枝，肺泡是树叶。如果这个过程持续分散下去，最终肺泡面积会达到无限，但实际的生物世界总是存在限制，但从思考的角度可以认为肺泡也是一类型的标度对称。其特征是体积有限，但面积无限！因此人体肺组织的维数就是介于二维和三维之间。标度对称中的增加系数，就是肺泡每级分割空间所增加的面积比例。

现在我们命名这些维数居然不是整数的对象，称为分形对象。可发现，这些对象仅仅是满足标度对称的特定分类。标度对称的增加系数则依赖构造过程中的表征增加比例，比如长度增加比例。

思考：

1在现有世界中，我们可以观察的静态对象最大维数为3。当维数不限定为整数后，可观察大量维数0～3之间的对象。那么是否存在维数大于3的对象？膨胀的宇宙算否？

2koch线段的标度对称增加系数为4/3，维数介于1和2之间，能否使用4/3来描述其维数？回忆我们对维数的定义，这样的增加系数是否满足重的要求？对于肺泡这样的对象，如何使用增加系数来定义维数？以汽车的尾气净化装置中的铂颗粒的分形过程为例，尝试给出维数数值。

3如右图构造，对线段取三等分，去掉中间的一段。重复构造下去，则线段的长度为0！此时线段的维数小于1。线段最后变成无

（本章未完，请翻页）数个离散的点，线段已经无法维持，成为点集。以德国人cantor的名字命名。

4如右图构造，在立方体的某个面上，九等分为九个正方形，挖掉中心正方形对应的立方体，对其他五个面也同样进行挖掉中心立方体。也就是对立方体二十七等分，挖掉各面六个，最后将立方体中心的小立方体（颜色涂黑的部分）也挖掉。以上操作完成一次构造。反复进行同样构造，最后立方体的体积为0，面积无限，变成一块海绵，以波兰人sierpinski的名字命名。尝试给出维数。观察面筋、冻豆腐、雪魔芋。

5皮蛋，又称松花蛋，在蛋白表面存在若干花纹，类似松花。形成的原因称为粘性指进（viscousfingering），因流体粘度不同，粘度小的流体渗透进粘度大的流体时产生的随机分叉状况。（皮蛋的蛋白液变性，失去生物活性，成为凝固状蛋白，通常称这种现象为中毒。早期皮蛋的外包药剂中含有铅的氧化物，俗称密陀僧。现代皮蛋工艺中去掉了铅，采用锌或铜的氧化物。）

分形的构造过程中，重复进行构造，每次构造的规模不同，依次递减，我们将这种递减规模的重复构造行为称为递归。标度对称和递归是对同一种现象的不同视角描述：标度对称侧重整体特征，是静态描述；递归侧重实现过程，是动态过程。事实上，规模的递减是表面现象，递归的本质是：每次递归都在上次递归的结果上进行。

现代军队的组织是标度对称。以三三制为例：一军三师，一师三团…；变成一颗树的情景。树根是军，树干是师…树叶是士兵。军队的指挥是递归过程，军长给师长下令，师长给团长下令…班长指挥士兵。每个指挥者仅仅指挥若干个下属即可。

分形都存在对应的递归实现。以sierpinski垫片为例。a：如图所示，面积逐渐减少，最后为0。b：让人震惊的另类递归构造。1在三角形内任意取一点，如右图中的十字星位置，2随机选三角形一个顶点和十字星点连接，取连线中点，用五角星表示。3使用步骤2生成的五角星点为顶点，重复步骤2。最后也生成了sierpinski垫片。注意：在表面上看此递归过程和上图中的递归不同，但实质都是依赖上次构造过程的结果来进行。由居里对称定理来分析，初始值是随机，过程对称，群体结果居然是对称！似乎不满足定理。但初始值随机，则全部随机的初始值可以布满整个三角形内部，意味着初始值的群体是对称的。即消除了个性的群体属性是对称的，对称的原因对称的过程对称的群体结果。那么任意一个随机初始值，不过是这个对称过程的具体实施。（结果是群体的！假设结果也是个体的，则初始群体的对称结果群体的对称，单个初始和单个结果是否对称，则完全不知！此刻是个体个体，而非个体群体）（并非所有的随机初始对称过程对称群体结果，但群体结果的和是对称的。）

sierpinski垫片内包含任意一维的图形。按照a生成方法，结果让人很难相信，一个所有条件都固定的生成方法居然可以包含任意一维图形。但按照b生成方法，由于初始值是随机的，出现任意的一维线条组合似乎容易接受。在koch构造中，新增加的2个线段突起的方向固定是起点到终点的左边。若让突出方向变为随机，则koch线段也可以包含任意一维图形。你能想象到的一维任意复杂图形，都没有sierpinski垫片和随机koch线段复杂！这种包含了全部（!）一维图形的一维图形，我们称它实现了一维图形的遍历。普通的koch线段内，存在平移对称或旋转对称，无法满足遍历性。

最早研究分形的几何图形的人是法国人本华曼德博（mandelbrot），他使用复数递归给出了极其漂亮的分形图形，这些图形充分阐述了分形的特征，自相似，也就是标度对称。

思考：

1我们的大脑，保持分形结构，存在大量褶皱，使得大脑皮层的面积达到很高的数值。我们大脑的神经细胞（神经元）连接方式的可能性居然比宇宙中的原子数目还多！神经元的连接方式如果能遍历任意组合，那么我们将成为神！实际上我们大脑负责处理多数事物的神经元连接方式组合远远超过其他动物，因此在竞争中所向无敌。但组合方式数量始终是有限的（在很多项目上，因为处理神经元数目少，所以据劣势。比如视力vs隼，嗅觉vs猪；但理性思考和抽象思考方面的能力，使得人极度膨胀，丧失理性，有着成为神的冲动。）

2不同尺度海岸线的曲折类似状况，蕴含着标度对称，就意味着存在遍历一维曲线的能力。通常可以使用随机koch来模拟海岸线。海岸线决定于大陆板块的运动、冰川变化、河流泥沙的沉积。而这些和地球内部流体运动、大尺度气温变迁相关联。可以说着小尺度上，决定海岸线的因素很随机，在大尺度上也很随机，直到地球板块阶段，大致轮廓才能确定。这也正是随机koch线段可以模拟海岸线的原因。

3地质运动和火山这两种造山起因完全不同，所以山的外在表现特征不同。撇去山上的植被，无论规模大小，都存在不同程度的相似性。山的体积是有限值，而表面积无限扩充。和海绵相同，都是介于二维和三维的对象。火山喷发时，会产生大量浮石，可漂浮在水面上。这些浮石都是海绵类型的分形结构。由于孔状连接毕竟是岩石材质，可以作为搓脚石，去除体表死皮组织。

4递归的本质给出了一个限制，上次递归的结果作为本次递归的初始值，那

（本章未完，请翻页）么意味着递归的输入和输出是同一类型。如果输入和输出完全不同类型，比如能量和时间，那么无法完成递归。在物理系统中，可通过变换过程的作用方式，使得输入输出完全同类型。最简洁的类型：输入输出是纯粹的数值，没有任何单位。在物理上称为无量纲方法，由美国人buckingham提出的Π定理来处理。在数学上，数值没有区别，但是存在数的组织方式的差异（标量、矢量、矩阵…）。当组织方式相同时，递归的方法一般称为迭代（过程一般称为算子）。数值大小上的差异：在计算机实施运算时，数值差异太大，导致表达误差的放大。让输入输出的数值大小接近（最好是在1附近），最大程度地保持精度，称为归一化处理。递归结束时，输出为最终结果，那么递归过程的中间产物从几何角度来看，就是不断接近最终结果的过程，可把最终结果称为不动点。如果中间结果和不动点之间的距离在持续减小，则过程是单调的。现实的世界总是存在误差，无法完美地抵达不动点。通常在中间结果在小范围变动而不逾越范围时结束递归，称递归停滞，并以此时中间结果为最终结果。

分形必然意味着递归，但递归不一定产生分形！分形是递归的充分条件，递归是分形的必要条件。意味着分形和递归两者不对称。那么产生分形和不产生分形的递归，存在什么差异？

在自然界，任何变动，都可以从多个角度来观察。从能量的角度，系统任何变动都可以分类为获得能量、能量不变、失去能量中的一类。失去能量过程，能量最低为0，无法为负。因此这类过程不可能产生遍历状况，因为能量比初始大的情况永远无法出现。获得能量过程，如果能量持续增加，最后到无限大。但能量低于初始值的情况无法出现。因此如果递归过程出现遍历，就必须：1能量放大。2能量不是单调放大，中间出现反复（震荡），进入低能量状态。能量不变，则能量任意转换。由能量转换的不对称性，最终能量变为无价值的热，无法实现能量遍历。能量无限大，这个无法在我们的宇宙出现。因此换视角，以状态的视角来观察递归过程。状态变动存在范围，那么观察状态是否遍历整个范围。状态变动，如果存在不动点，无论是单调接近还是震荡接近，都意味着无法遍历。如果中间结果的变动范围：1始终不存在收缩，2并且无规律可寻，那么意味着遍历（变动范围一直在增加，可能出现吗？）！我们把遍历状态的过程称为混沌过程。

在一个区间内出现遍历，和无限制的遍历，是等效的吗？遍历意味着标度对称，那么有限区间可以放大到无限，因此遍历等效。因此观察递归是否产生分形，则观察递归是否存在上述的两个特性。

递归出现分形与否，有时候仅仅只是某个数值的微不足道的差异。对于这种差之毫厘，谬以千里的情况，我们称之为不稳定状态。而毫厘产生千里的效果，称为蝴蝶效应。迭代过程表达式ax(1x)，当初始x在[0,1]之间时，反复进行迭代，a信息完全的过程信息消失。分解这个过程为两部分：1信息完全信息完全的过程信息完全。2微小的未知信息信息完全的过程（数量未知）未知信息。综合两部分，可以推理出，虽然未知信息的数量未知，但肯定和原始信息的数量相当，导致综合结果对应的信息消失！那么递归过程必然实现了将微小的误差放大到足以扰乱正常信息的程度。递归过程放大误差信息。本质是误差的数值逐渐变大。而递归结果存在范围，则意味着原始的数值无法增加，原始信息量和误差信息量相比，逐渐降低。

2若将精确初始值当作误差来看待，则递归过程必将中间结果放置到允许范围的任意位置，假设存在某些无法抵达的位置，则意味着误差信息是有规律可循的！因此产生混沌的递归必然蕴含着遍历。

3计算机的精度截断，意味着未知信息的丢失。事实上，在误差放大过程中，不断依赖从前是更微小的数值补充未知信息。截断意味着补充丧失。在递归计算时，出现重复情况。比如递归进行2000次，发现结果和初始值完全相同！那么这个递归就存在周期为2000的周期性。当精度提高，发现周期性延长。若不存在精度截断，则不存在周期性。

4计算机不可能模拟真实的天气变化轨迹，但却可以尝试让真实天气轨迹为阴影轨迹。进行气候模拟时，初始的气象观测值非常多，都存在误差。多次计算机模拟力争找到阴影轨迹为真实轨迹的情况。事实上在解释计算结果为真实天气状况时，大量轨迹对应的却是数量相对很少的气象状况。最终给出了各种气象状况的可能性。

5现实生活中观察周期性的变动。轻轻打开水龙头，缓慢生成水滴，最后滴落。统计一分钟下落的水滴个数。然后轻微拧大水龙头，增加出水量。继续统计一分钟水滴个数。会发现，水滴个数不变，仅仅是大水滴、小水滴、大水滴、小水滴这样的方式滴落。当出水量大到一定程度，水滴个数突然变成原来的两倍！在原来滴落两滴的时间内，四滴水滴落。继续拧大水龙头，观察水滴个数，发现增加的规模都是两倍。以原始两个水滴之间的时间间隔为单位，统计此时间段内水滴的个数，则水滴个数就是2、4、8、16…这样的序列。没有其他情况出现！当水滴个数增加到一定程度后，水滴序列不再有规律，水滴似乎随机下落，混沌出现！继续放大出水量，水滴之间无分割时间，变成小水流。（注意水龙头下面用容器接水，避免浪费。此时不能用称重的方法来统计水滴个数，因为大小不同。）

（本章完）

(天津)

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