Un conjunto de Julia , un fractal relacionado con el conjunto de Mandelbrot Un fractal que modela la superficie de una montaña (animación) En matemáticas , la métrica de Hutchinson, también conocida como métrica de Kantorovich, es una función que mide "la discrepancia entre dos imágenes para su uso en el procesamiento de imágenes fractales " y "también se puede aplicar para describir la similitud entre secuencias de ADN expresadas como señales genómicas reales o complejas ". [1] [2]
Definición formal Considérense únicamente espacios métricos no vacíos , compactos y finitos . Para tal espacio , denotemos el espacio de medidas de probabilidad de Borel en , con incógnita {\estilo de visualización X} PAG ( incógnita ) Estilo de visualización P(X) incógnita {\estilo de visualización X}
del : incógnita → PAG ( incógnita ) {\displaystyle \delta :X\rightarrow P(X)} la incrustación asociada al punto medida . El soporte de una medida en es el subconjunto cerrado más pequeño de la medida 1. incógnita ∈ incógnita {\displaystyle x\en X} del incógnita estilo de visualización delta _{x} | micras | {\estilo de visualización |\mu |} PAG ( incógnita ) Estilo de visualización P(X)
Si Borel es medible entonces el mapa inducido F : incógnita 1 → incógnita 2 {\displaystyle f:X_{1}\rightarrow X_{2}}
F ∗ : PAG ( incógnita 1 ) → PAG ( incógnita 2 ) {\displaystyle f_{*}:P(X_{1})\rightarrow P(X_{2})} se asocia a la medida definida por micras {\estilo de visualización \mu} F ∗ ( micras ) {\displaystyle f_{*}(\mu )}
F ∗ ( micras ) ( B ) = micras ( F − 1 ( B ) ) {\displaystyle f_{*}(\mu )(B)=\mu (f^{-1}(B))} para todos los Borel en . B {\estilo de visualización B} incógnita 2 Estilo de visualización X_{2}
Entonces la métrica de Hutchinson viene dada por
d ( micras 1 , micras 2 ) = sorber { ∫ tú ( incógnita ) micras 1 ( d incógnita ) − ∫ tú ( incógnita ) micras 2 ( d incógnita ) } {\displaystyle d(\mu _{1},\mu _{2})=\sup \left\lbrace \int u(x)\,\mu _{1}(dx)-\int u(x)\,\mu _{2}(dx)\right\rbrace } donde se toma sobre todas las funciones de valor real con constante de Lipschitz sorber {\estilo de visualización \sup} tú {\estilo de visualización u} ≤ 1. {\displaystyle \leq \!1.}
Entonces es una incrustación isométrica de en , y si es Lipschitz entonces es Lipschitz con la misma constante de Lipschitz. [3] del {\estilo de visualización \delta} incógnita {\estilo de visualización X} PAG ( incógnita ) Estilo de visualización P(X) F : incógnita 1 → incógnita 2 {\displaystyle f:X_{1}\rightarrow X_{2}} F ∗ : PAG ( incógnita 1 ) → PAG ( incógnita 2 ) {\displaystyle f_{*}:P(X_{1})\rightarrow P(X_{2})}
Véase también
Fuentes y notas ^ Drakopoulos, V.; Nikolaou, NP (diciembre de 2004). "Cálculo eficiente de la métrica de Hutchinson entre imágenes digitalizadas". IEEE Transactions on Image Processing . 13 (12): 1581–1588. doi :10.1109/tip.2004.837550. PMID 15575153. ^ Métrica de Hutchinson en el análisis fractal del ADN: un enfoque de redes neuronales Archivado el 18 de agosto de 2011 en Wayback Machine . ^ "Medidas invariantes para sistemas dinámicos con valores de conjunto" Walter Miller; Ethan Akin Transactions of the American Mathematical Society , vol. 351, núm. 3. (marzo de 1999), págs. 1203-1225]