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arXiv 2408.06330math.DScs.NAmath.NA
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共形分形的严格 Hausdorff 维数估计

Rigorous Hausdorff dimension estimates for conformal fractals

Vasileios Chousionis, Dmitriy Leykekhman, Mariusz Urbański, Erik Wendt

AI总结:

本文开发了一个通用框架,通过有限元离散化和迭代网格方案对 Perron-Frobenius 算子特征函数进行分段线性近似,严格估计了 $\mathbb{R}^n$ 中极大共形图定向 Markov 系统的 Hausdorff 维数,并提供了特征函数导数界限。

摘要:

我们开发了一个通用框架,使我们能够严格估计 $n \geq 2$ 时 $\mathbb{R}^n$ 中极大共形图定向 Markov 系统的 Hausdorff 维数。我们的方法基于通过用于离散化的有限元框架和迭代网格方案对 Perron-Frobenius 算子的特征函数进行分段线性近似。我们方法中的一个关键要素是获得这些特征函数导数的界限,这除了对我们方法的实现至关重要外,还具有独立的意义。

英文摘要:

We develop a versatile framework which allows us to rigorously estimate the Hausdorff dimension of maximal conformal graph directed Markov systems in $\mathbb{R}^n$ for $n \geq 2$. Our method is based on piecewise linear approximations of the eigenfunctions of the Perron-Frobenius operator via a finite element framework for discretization and iterative mesh schemes. One key element in our approach is obtaining bounds for the derivatives of these eigenfunctions, which, besides being essential for the implementation of our method, are of independent interest.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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