Hölder 映射下集合与测度的像达到完全填充维数的一个阈值
A threshold for full packing dimension of Hölder images of sets and measures
浏览论文内容
中文总结 AI 辅助
本文研究随机 Hölder 映射下测度与解析集的像达到完全填充维数的阈值条件,通过引入填充中间维数剖面并证明其与分数布朗运动等映射下的几乎必然满维数等价,给出精确判据。
中文摘要 AI 辅助
我们研究随机 Hölder 映射下测度的像何时达到完全填充维数。我们的主要工具是一族填充中间维数剖面 $\dim_{P,\theta}^{s}\mu$,由 $\theta\in(0,1]$ 和 $s>0$ 索引,它细化了 Falconer 和 Howroyd 的填充维数剖面,并在 $\theta=1$ 时退化为后者。对于一大类随机 $\alpha$-Hölder 映射 $f_\omega:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^m$(其中包括指数为 $\alpha$ 的分数布朗运动作为特例),我们证明:对 $\mathbb{R}^n$ 上每个紧支撑的 Borel 概率测度 $\mu$,$$\dim_P \mu_{f_\omega}=m \quad\text{几乎必然} \quad\Longleftrightarrow\quad \alpha m\leq \lim_{\theta\to 0}\dim_{P,\theta}^n \mu.$$ 我们进一步研究剖面 $\dim_P^s\mu$ 本身,获得一个定量下界以及当 $\theta\to 0$ 时其极限行为的 Marstrand 型恒等式。最后,我们得到解析集的类似刻画:$$\dim_P f_\omega(E)=m \quad\text{几乎必然} \quad\Longleftrightarrow\quad \alpha m\leq \lim_{\theta\to 0}\dim_{P,\theta}^n E,$$ 其中 $\dim_{P,\theta}^n E=\sup\{\dim_{P,\theta}^n \mu: \mu\in \mathcal{M}_c^+(E) \}$。
英文摘要
We study when the image of a measure under a random Hölder map attains full packing dimension. Our main tool is a family of packing intermediate dimension profiles $\dim_{P,θ}^{s}μ$, indexed by $θ\in(0,1]$ and $s>0$, which refine the packing dimension profiles of Falconer and Howroyd and reduce to them at $θ=1$. For a large family of random $α$-Hölder maps $f_ω:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^m$, which includes index-$α$ fractional Brownian motion as a particular case, we prove that for every compactly supported Borel probability measure $μ$ on $\mathbb{R}^n$, $$\dim_P μ_{f_ω}=m \quad\text{almost surely} \quad\Longleftrightarrow\quad αm\leq \lim_{θ\to 0}\dim_{P,θ}^n μ.$$ We further study the profiles $\dim_P^sμ$ themselves, obtaining a quantitative lower bound and a Marstrand-type identity for their limiting behavior as $θ\to 0$. Finally, we obtain the analogous characterization for analytic sets: $$\dim_P f_ω(E)=m \quad\text{almost surely} \quad\Longleftrightarrow\quad αm\leq \lim_{θ\to 0}\dim_{P,θ}^n E,$$ where $\dim_{P,θ}^n E=\sup\{\dim_{P,θ}^n μ:\, μ\in \mathcal{M}_c^+(E) \}$.
发表机构
- Università degli Studi di Trento(特伦托大学)
- Instituto de Matemática Aplicada San Luis (IMASL), CONICET(圣路易斯应用数学研究所(IMASL),阿根廷国家科学研究委员会)
- Universidad Nacional de San Luis(圣路易斯国立大学)
机构由 AI 辅助整理,请以论文原文为准。