WIESŁAW KOTARSKI, KRZYSZTOF GDAWIEC, AGNIESZKA LISOWSKA NIELINIOWE PODZIAŁY I FRAKTALE

Podobne dokumenty
Proste i odwrotne schematy podziału

FRAKTALE I SAMOPODOBIEŃSTWO

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

Grafika komputerowa Wykład 8 Modelowanie obiektów graficznych cz. II

Przekształcenia całkowe. Wykład 1

2) R stosuje w obliczeniach wzór na logarytm potęgi oraz wzór na zamianę podstawy logarytmu.

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ zadania z odpowiedziami

samopodobnym nieskończenie subtelny

PLAN WYNIKOWY DLA KLASY DRUGIEJ POZIOM PODSTAWOWY I ROZSZERZONY. I. Proste na płaszczyźnie (15 godz.)

ROZKŁAD MATERIAŁU DO II KLASY LICEUM (ZAKRES ROZSZERZONY) A WYMAGANIA PODSTAWY PROGRAMOWEJ.

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

Zagadnienia do małej matury z matematyki klasa II Poziom podstawowy i rozszerzony

Ćwiczenia nr 7. TEMATYKA: Krzywe Bézier a

ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA,

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3

WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY MATEMATYKA STOSOWANA - KLASA II I. POWTÓRZENIE I UTRWALENIE WIADOMOŚCI Z ZAKRESU KLASY PIERWSZEJ

Matematyka A kolokwium 26 kwietnia 2017 r., godz. 18:05 20:00. i = = i. +i sin ) = 1024(cos 5π+i sin 5π) =

0. OpenGL ma układ współrzędnych taki, że oś y jest skierowana (względem monitora) a) w dół b) w górę c) w lewo d) w prawo e) w kierunku do

Obliczenia iteracyjne

83 Przekształcanie wykresów funkcji (cd.) 3

Próbny egzamin z matematyki dla uczniów klas II LO i III Technikum. w roku szkolnym 2012/2013

składa się z m + 1 uporządkowanych niemalejąco liczb nieujemnych. Pomiędzy p, n i m zachodzi następująca zależność:

V. WYMAGANIA EGZAMINACYJNE

jest rozwiązaniem równania jednorodnego oraz dla pewnego to jest toŝsamościowo równe zeru.

Wymagania edukacyjne z matematyki w XVIII Liceum Ogólnokształcącym w Krakowie, zakres podstawowy. Klasa druga.

Układy równań liniowych. Ax = b (1)

SPIS TREŚCI WSTĘP LICZBY RZECZYWISTE 2. WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE 3. RÓWNANIA I NIERÓWNOŚCI

Matematyka liczby zespolone. Wykład 1

Algebra WYKŁAD 3 ALGEBRA 1

Zadania egzaminacyjne

Lista nr 1 - Liczby zespolone

ROZWIĄZYWANIE UKŁADÓW RÓWNAŃ NIELINIOWYCH PRZY POMOCY DODATKU SOLVER PROGRAMU MICROSOFT EXCEL. sin x2 (1)

Grafika komputerowa Wykład 7 Modelowanie obiektów graficznych cz. I

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Dydaktyka matematyki, IV etap edukacyjny (ćwiczenia) Ćwiczenia nr 7 Semestr zimowy 2018/2019

WYZNACZANIE CECH PUNKTOWYCH SYGNAŁÓW POMIAROWYCH

Interpolacja. Marcin Orchel. Drugi przypadek szczególny to interpolacja trygonometryczna

ZAKRES PODSTAWOWY. Proponowany rozkład materiału kl. I (100 h)

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

Rozdział VII. Przekształcenia geometryczne na płaszczyźnie Przekształcenia geometryczne Symetria osiowa Symetria środkowa 328

Kurs wyrównawczy - teoria funkcji holomorficznych

Nierówności między średnimi liczbowymi i ich zastosowanie. Renata Jurasińska. Instytut Matematyki Uniwersytetu Rzeszowskiego III LO w Rzeszowie

Propozycja szczegółowego rozkładu materiału dla 4-letniego technikum, zakres podstawowy. Klasa I (60 h)

PORÓWNANIE TREŚCI ZAWARTYCH W OBOWIĄZUJĄCYCH STANDARDACH EGZAMINACYJNYCH Z TREŚCIAMI NOWEJ PODSTAWY PROGRAMOWEJ

Zadania domowe. Ćwiczenie 2. Rysowanie obiektów 2-D przy pomocy tworów pierwotnych biblioteki graficznej OpenGL

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

MATEMATYKA ZBIÓR ZADAŃ MATURALNYCH. Lata Poziom podstawowy. Uzupełnienie Zadania z sesji poprawkowej z sierpnia 2019 r.

Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych klasa druga zakres rozszerzony

Tematy: zadania tematyczne

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

Zaawansowane metody numeryczne

Metody numeryczne. Wykład nr 12. Dr Piotr Fronczak

Standardy wymagań maturalnych z matematyki - matura

FRAKTALE. nie tworzą się z przypadku. Są tworzone naturalnie przez otaczającą nas przyrodę, bądź za pomocą

Obrazy rekurencyjne. Zastosowanie rekurencji w algorytmice. AUTOR: Martin Śniegoń

Zał nr 4 do ZW. Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy. Liczba punktów ECTS charakterze praktycznym (P)

III. STRUKTURA I FORMA EGZAMINU

Propozycja szczegółowego rozkładu materiału dla 4-letniego technikum, zakres podstawowy i rozszerzony. Klasa I (90 h)

Laboratorium z Systemów Wytwarzania. Instrukcja do ćw. nr 5

Program zajęć pozalekcyjnych z matematyki poziom rozszerzony- realizowanych w ramach projektu Przez naukę i praktykę na Politechnikę

Standardy wymagań maturalnych z matematyki - matura 2010

PLAN REALIZACJI MATERIAŁU NAUCZANIA MATEMATYKI W KLASIE II WRAZ Z PLANEM WYNIKOWYM (ZAKRES PODSTAWOWY ORAZ PODSTAWOWY)

Metody numeryczne w przykładach

Kurs Start plus poziom zaawansowany, materiały dla prowadzących, Marcin Kościelecki. Zajęcia 1.

Lista działów i tematów

Pakiet edukacyjny do nauki przedmiotów ścisłych i kształtowania postaw przedsiębiorczych

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

Rozdział 2. Liczby zespolone

FUNKCJE ZESPOLONE Lista zadań 2005/2006

Wykaz treści i umiejętności zawartych w podstawie programowej z matematyki dla IV etapu edukacyjnego

Zakres na egzamin poprawkowy w r. szk. 2013/14 /nauczyciel M.Tatar/ Podręcznik klasa 1 ZAKRES PODSTAWOWY i ROZSZERZONY

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

1.1. Rachunek zdań: alternatywa, koniunkcja, implikacja i równoważność zdań oraz ich zaprzeczenia.

Opis krzywych w przestrzeni 3D. Mirosław Głowacki Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej AGH

LICZBY ZESPOLONE. 1. Wiadomości ogólne. 2. Płaszczyzna zespolona. z nazywamy liczbę. z = a + bi (1) i = 1 lub i 2 = 1

Matematyka z plusem dla szkoły ponadgimnazjalnej

Wektory i wartości własne

WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY

a = (2.1.3) = (2.1.4)

1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów. 7. Całkowanie numeryczne

( 2) 6 III EDYCJA MIĘDZYSZKOLNEGO KONKURSU MATEMATYCZNEGO DLA UCZNIÓW SZKÓŁ PONADGIMNAZJALNYCH O PROFILU ZAWODOWYM I TECHNICZNYM.

Funkcje charakterystyczne zmiennych losowych, linie regresji 1-go i 2-go rodzaju

Zakres na egzaminy poprawkowe w r. szk. 2013/14 /nauczyciel M.Tatar/

Zdający posiada umiejętności w zakresie: 1. wykorzystania i tworzenia informacji: interpretuje tekst matematyczny i formułuje uzyskane wyniki

Załącznik KARTA PRZEDMIOTU. KARTA PRZEDMIOTU Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki, Rok akademicki: 2009/2010 KOMPUTEROWA

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

WYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO UZYSKANIA ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH Z MATEMATYKI W KLASIE III GIMNAZJUM

LUBELSKA PRÓBA PRZED MATURĄ

MATeMAtyka zakres rozszerzony

Badanie funkcji. Zad. 1: 2 3 Funkcja f jest określona wzorem f( x) = +

ZAGADNIENIA PROGRAMOWE I WYMAGANIA EDUKACYJNE DO TESTU PRZYROSTU KOMPETENCJI Z MATEMATYKI DLA UCZNIA KLASY II

WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY

MATEMATYKA ZP Ramowy rozkład materiału na cały cykl kształcenia

Materiały do laboratorium Przygotowanie Nowego Wyrobu dotyczące metody elementów skończonych (MES) Opracowała: dr inŝ.

Fraktale deterministyczne i stochastyczne. Katarzyna Weron Katedra Fizyki Teoretycznej

Zagadnienia na egzamin poprawkowy z matematyki - klasa I 1. Liczby rzeczywiste

Transkrypt:

WIESŁAW KOTARSKI, KRZYSZTOF GDAWIEC, AGNIESZKA LISOWSKA Zakład Modelowania i Grafiki Komputerowej, Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski NIELINIOWE PODZIAŁY I FRAKTALE W pracy przedstawia się uogólnienia techniki podziałów, których zastosowanie prowadzi do moŝliwości wygenerowania gładkich obiektów graficznych takich jak krzywe, płaty czy obiektów fraktalnych na podstawie początkowego zbioru punktów. Uogólnienia te idą w dwóch kierunkach. Pierwszy wprowadza parametr zespolony do podziału liniowego, zaś drugi nieliniowość za pomocą średnich innych niŝ średnia arytmetyczna. Omawiane uogólnienia podziałów w sposób istotny rozszerzają klasę obiektów graficznych, którą moŝna wygenerować za pomocą liniowych podziałów. Podziały pozostają w ścisłym związku z metodami fraktalnymi, gdyŝ za ich pomocą i zadanego zbioru punktów kontrolnych definiuje się układy IFS stosowane do fraktalnego renderingu obiektów graficznych. W pracy jest równieŝ przedstawiony związek między podziałami i fraktalami. Wskazano ponadto na pewne zastosowania metody podziałów.. Liniowe podziały z parametrem rzeczywistym ' ' RozwaŜmy odcinek o końcach P 0, P. Odcinek ten dzielimy na dwa równe odcinki P0 P i " " P0 P, jak na rys.. Proces podziału moŝna opisać za pomocą macierzy podziału L, R w następujący sposób: =, =, P L P P R P gdzie P0 ' P 0 0 " P 0 P =, P, P, L, R. P = = = = P 0 P Rys.. Podział odcinka. Powtarzając rekurencyjnie opisaną procedurę podziału moŝna początkowy odcinek wypełnić w sposób gęsty punktami podziału. Podobnie, stosując procedurę podziału do trzech niewspółliniowych punktów kontrolnych P0, P, P, jak na rys., opisaną zaleŝnościami: =, =, P L P P R P gdzie P0 P 0 P 0 0 0 4 4 ' ' " " P = P, P P, P P, L 0, R 0 = = = =, P P P 4 4 0 0

otrzymuje się zbiór punktów gęsto wypełniających krzywą kwadratową. Graniczna krzywa interpoluje punkty P 0 i P, jest styczna do odcinków P0 P, PP, odpowiednio w punktach P0, P. Przedstawione podziały moŝna uogólnić na większą liczbę punktów kontrolnych. W ich wyniku otrzymuje się graniczną krzywą wielomianową. Kolejne łatwe uogólnienie podziałów, przedstawione np. w [4], prowadzi do tensorowych płatów powierzchni i objętości. W szczególności, na podstawie czterech punktów kontrolnych w przestrzeni trójwymiarowej moŝna wygenerować za pomocą podziałów płaty dwuliniowe, dziewięciu punktów kontrolnych płaty dwukwadratowe, szesnastu punktów kontrolnych płaty dwukubiczne. NaleŜy podkreślić, ze macierze podziału mają szczególną własność są macierzami Markowa tzn. ich elementy w wierszach sumują się do. Elementy tych macierzy, w przypadku stosowania strategii podziału na pół przedstawiają potęgi ½. Parametr podziału moŝna wiązać ze skalowaniem, gdyŝ podziały oparte są na relacji podobieństwa między początkowym zbiorem punktów i zbiorami punktów otrzymanych w wyniku podziałów. Rys.. Podział dla krzywej kwadratowej.. Liniowe podziały z parametrem zespolonym W roku 009 Goldman w swoim wykładzie, przedstawionym na kanale You Tube w ramach Google Tech Talks [3], wprowadził do podziałów parametr zespolony. Wtedy, na płaszczyźnie zespolonej, podział odcinka o końcach P0, P odbywa się zgodnie z macierzami podziału: gdzie i re ϕ = x + iy jest liczbą zespoloną, iϕ iϕ 0 re re L =, R, iϕ iϕ re re = 0 r = x + y jej modułem, a ϕ jej argumentem. Parametr r jest związany ze skalowaniem, a ϕ z kątem obrotu. Dla trzech niewspółliniowych punktów P0, P, P na płaszczyźnie zespolonej podział opisują następujące macierze podziału:

iϕ iϕ iϕ iϕ 0 0 ( re ) re ( re ) ( re ) iϕ iϕ iϕ iϕ L = re re 0, R = 0 re re. iϕ iϕ iϕ iϕ ( re ) re ( re ) ( re ) 0 0 Na rys. 3 przedstawiono rezultaty podziałów z parametrem zespolonym dla przypadku dwóch punktów i trzech punktów. NaleŜy podkreślić, Ŝe zbieŝność podziałów zapewnia spełnienie warunku r <. Rys. 3. Podział odcinka z parametrem zespolonym (z lewej), podział oparty na trzech punktach kontrolnych z parametrem zespolonym (z prawej). Przyjęto: parametr zespolony 0.5 + 0.5 i, iteracja podziału. Rys. 4. Podział odcinka z parametrem zespolonym (z lewej), podział oparty na trzech punktach kontrolnych z parametrem zespolonym (z prawej). Przyjęto: parametr zespolony 0.5 i 0. k, k 0,...,5, + = 0 iteracja podziału. Łatwo zauwaŝyć, Ŝe wprowadzenie parametru zespolonego do podziału prowadzi do uzyskania duŝej róŝnorodności kształtów generowanych przez podziały (rys. 4) od odcinka czy krzywej kwadratowej, poprzez ciągłe krzywe o stopniowo zwiększającym się stopniu złoŝoności tych krzywych aŝ do kształtów fraktalnych nie będących juŝ krzywymi. Bezpośrednie uogólnienie podziału z parametrem zespolonym do trzech wymiarów nie jest moŝliwe, gdyŝ jak wiadomo nie da się wprowadzić pojęcia analogicznego do liczby zespolonej w przestrzeni R 3. MoŜliwość takiego uogólnienia dają prawdopodobnie kwaterniony.

3. Nieliniowe podziały W 008 roku Schaefer, Vouga i Goldman wprowadzili w [8] nieliniowość do podziałów. Zamiast średniej arytmetycznej zastosowali inne rodzaje średnich do składowej y punktów kontrolnych. W szczególności, zastosowanie średniej geometrycznej do podziału odcinka prowadzi do schematu przedstawionego na rys. 5. [ x0 + x y0 y ] [x 0 y 0 ] [x y ] Rys. 5. Nieliniowy podział odcinka z wykorzystaniem średniej geometrycznej. Do opisu podziałów nieliniowych nie moŝna juŝ stosować macierzy. Podział nieliniowy ze średnią geometryczną dla dwóch punktów przyjmuje następującą postać: x0 x f : ( x0, y0, x, y) x0, y0, +, y0 y, x0 x f : ( x0, y0, x, y ) +, y0 y, x, y Dla trzech punktów na płaszczyźnie, jak na rys. 6, podział nieliniowy ze średnią geometryczną jest postaci: x0 x x 0 x x 4 4 f : ( x0, y0, x, y, x, y) x0, y0, +, y0 y, + +, y0 y y 4 4. x0 x x x 4 4 x f : ( x0, y0, x, y, x, y) + +, y0 y y, +, y y, x, y 4 4 Podziały nieliniowe moŝna traktować jako szczególne nieliniowe przekształcenia podziałów liniowych. Dla liniowego podziału podział odcinka mx + b o końcach S( x0), S( x ) na pół opisuje zaleŝność: x0 + x x0 + x mx0 + b mx + b S( x0) + S( x ) S = m + b = + =.

[x y ] [ x0 + x y0 y ] [ x + x y y ] [x 0 y 0 ] [ x0 4 + x + x 4 y /4 0 y / y /4 ] [x y ] Rys. 6. Nieliniowy podział dla trzech punktów z wykorzystaniem średniej geometrycznej W przypadku zaś łuku krzywej wykładniczej, parametryzowanego jako: F( x0 ), F( x ), punkt podziału spełnia następujące równanie funkcyjne: λ x + µ o końcach x0 + x λ ( x0 + x ) + µ ( λ x0 + µ ) ( λ x + µ ) F = e = e e = F( x0) F( x ), którego rozwiązaniem jest funkcja wykładnicza. Zastosowanie średniej geometrycznej umoŝliwia odtworzenie poprzez podziały krzywej wykładniczej. RóŜne równania funkcyjne definiują róŝne podziały nieliniowe za pomocą, których moŝna odtworzyć funkcje będące rozwiązaniami tych równań. Podziały nieliniowe dają moŝliwość generowania, w szczególności krzywych postaci: p( x) sin( x) cos( x) sin( x),cos( x), e (gdzie p( x) jest wielomianem), e, e, a takŝe łuków okręgu. Rozszerzają więc one klasę krzywych otrzymywanych za pomocą podziałów liniowych. Krzywe generowane za pomocą podziałów nieliniowych są, podobnie jak w przypadku podziałów liniowych, równomiernie parametryzowane co oznacza, Ŝe podczas renderingu tych krzywych punkty podziału wypełniają generowane krzywe równomiernie i w sposób gęsty. 4. Układy IFS a podziały Z przedstawionych wyŝej rozwaŝań wynika, Ŝe podziały w istocie opisują rekurencyjny sposób tworzenia krzywych, płatów i innych obiektów graficznych. Sugeruje to więc istnienie związku między podziałami a fraktalami. Związek ten dla krzywych Béziera został pokazany w [], gdzie ponadto zdefiniowano postać układu IFS dla tych krzywych. W pracach [4], [5] wspomniany związek został wykorzystany do przedstawienia metody modelowania dowolnych konturów, które mogą być reprezentowane w postaci sumy łuków krzywych kwadratowych i odcinków prostych. Okazało się, Ŝe związek między macierzami podziału a układami IFS występuje nie tylko dla krzywych Béziera, ale teŝ dla dowolnych krzywych, dla których znane są macierze podziału [7]. Związek ten ponadto przenosi się na płaty i objętości generowane za pomocą podziałów. W szczególności np. układ IFS dla krzywej kwadratowej ma postać: IFS = P L P P R P {, },

gdzie L, R są macierzami podziału, P jest macierzą punktów kontrolnych, a P macierzą odwrotną do P. Macierz punktów kontrolnych P w przypadku krzywej kwadratowej jest postaci: x y P x y 0 0. = x y Dla płatów układ IFS opisują cztery przekształcenia zwęŝające i ma on następującą postać: { 3 4 } IFS = P B P, P B P, P B P, P B P, gdzie B, B, B3, B 4 są macierzami podziału, P jest macierzą punktów kontrolnych, a P macierzą odwrotną do P. Okazuje się, Ŝe równieŝ w przypadku podziałów nieliniowych moŝna dla krzywych (z nieliniowością zadawaną za pomocą róŝnych średnich) podać postać układu IFS [8]: { o o o o } IFS = F P L P F, F P R P F, gdzie F jest funkcją nieliniową lokalnie odwracalną, F jest funkcją odwrotną do F (np. x F( x) = e, F ( x) = ln x ), o oznacza złoŝenie. Pozostałe oznaczenia, jak wyŝej. Na rys. 7 przedstawiono krzywą Gaussa wygenerowaną na podstawie układu IFS = f, f : { } ' ' x = x, 0 x = x + f : =, f :, P 0 5 = =. ' 5 5 ' 5 5 y = x + y + y = x + y + 0 4 4 4 4 4 4 za pomocą algorytmu deterministycznego startując z trójkąta. 5. Zastosowania Technika podziałów (ang. subdivision) jest szeroko stosowana do modelowania obiektów graficznych. Coraz częściej, ze względu na bardzo proste i łatwe w implementacji algorytmy stanowi ona konkurencyjną alternatywę np. dla płatów Béziera. Studia filmowe, począwszy od nagrodzonej Oscarem w 998 roku animacji komputerowej Geri s Game, stosują w swoich produkcjach filmowych technikę podziałów do modelowania obiektów i scen 3D. Podziały nieliniowe umoŝliwiają dokładne odtworzenie poprzez podziały szerszej klasy krzywych niŝ tradycyjne podziały liniowe. MoŜna więc przypuszczać, Ŝe do tych podziałów nieliniowych sięgną wkrótce producenci oprogramowania do modelowania 3D, a takŝe studia filmowe tworzące animacje komputerowe.

Rys. 7. Fraktalny rendering krzywej Gaussa. Iteracje:0,,,3,4,6. Podziały nieliniowe, w szczególności, moŝna wprowadzić do znanych fraktali np. trójkąta Sierpińskiego. W rezultacie otrzymuje się nowe interesujące formy fraktalne, jak na rys. 8. W tym przypadku formy te są przekształconymi trójkątami Sierpińskiego, które zostały wygenerowane za pomocą odpowiednich nieliniowych układów IFS. Podobnie, wprowadzenie podziałów nieliniowych do superfraktali, przedstawionych w [], umoŝliwia wygenerowanie nowych form superfraktalnych. Innym moŝliwym zastosowaniem podziałów nieliniowych mogą być filtry fraktalne, za pomocą których moŝna uzyskać przekształcenia obrazów, jak na rys. 9. Dla wszystkich wymienionych wyŝej przykładów charakterystyczną cechą jest niewielka ilość informacji zawarta w punktach kontrolnych i macierzach podziału, na podstawie których tworzy się układy IFS do generowania obiektów fraktalnych iteracyjnie i niezaleŝnie od rozdzielczości. Cechy te są bardzo waŝne przy przesyłaniu w sieci informacji do generowania fraktalnych obiektów graficznych. Rys. 8. Nieliniowe przekształcenia trójkąta Sierpińskiego.

Rys. 9. Efekt działania filtru fraktalnego [6]. 6. Uwagi końcowe i wnioski W pracy przedstawiono opisane ostatnio w literaturze [3], [8] modyfikacje podziałów idące w dwóch kierunkach. Pierwszy z nich wprowadza do podziałów parametr zespolony, drugi zaś nieliniowość. Obie modyfikacje umoŝliwiają wygenerowanie za pomocą podziałów znacznie szerszej klasy obiektów graficznych niŝ te, które moŝna otrzymać za pomocą znanych podziałów liniowych. NaleŜy podkreślić związek między podziałami a fraktalami. Podziały definiują układy IFS, za pomocą których moŝna wygenerować fraktalnie kaŝdy obiekt graficzny, dla którego znane są macierze podziału, zarówno w przypadku liniowym jak i nieliniowym. Dualizm między podziałami i fraktalami stwarza moŝliwość ciągłej i przewidywalnej zmiany kształtu fraktala za pomocą wprowadzonych do niego punktów kontrolnych, podobnie jak np. dla krzywych czy płatów Béziera, które łatwo moŝna modyfikować za pomocą punktów kontrolnych. Autorzy pracy widzą moŝliwości zastosowania podziałów nieliniowych i podziałów z parametrem zespolonym do superfraktali oraz innych algorytmów fraktalnych opisanych w monografii Barnsleya [] takich jak algorytm transferu barw, przekształcenia homeomorficzne obrazów za pomocą filtrów fraktalnych. Wymienione zagadnienia będą przedmiotem dalszych badań. Bibliografia [] Barnsley M., Superfractals, Cambridge University Press, New York, 006. [] Goldman R., The Fractal Nature of Bézier Curves, Proceedings of the Geometric Modeling and Processing, April 3-5, Beijing, China, 004, pp.3-. [3] Goldman R., The Marriage of Fractals and Splines: Fractals with Control Points, Splines as Attractors, Google Tech Talks, 5 czerwiec 009. [4] Kotarski W., Fraktalne modelowanie kształtu, Wydawnictwo EXIT, Warszawa 008. Kotarski W., Lisowska A., On Bézier-Fractal Modeling of D Shapes, International Journal of Pure and Applied Mathematics, Vol. 4, No., 3-34, 005. [6] Pypłacz K., Fraktalne modelowanie krajobrazów, praca magisterka, Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski, Sosnowiec 009. [7] Schaefer S., Levin D., Goldman R., Subdivision Schemas and Attractors, Eurographics Symposium on Geometry Processing, 7-80, 005. [8] Schaefer S., Vouga E., Goldman R.: Nonlinear subdivision through nonlinear averaging, Computer Aided Geometric Design, Vol. 5, Issue 3, March 008, 6-80.