分形算法與程序設(shè)計(jì)（Visual Basic實(shí)現(xiàn)）

第1章 分形簡介
  1.1 分形概念的提出與分形理論的建立
  1.2 分形的幾何特征
  1.3 分形的測量
  1.4 自然界中的分形
  1.5 分形是一種方法論
  1.6 分形與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)
第2章 分形圖的遞歸算法
  2.1 Cantor三分集的遞歸算法
  2.2 Koch曲線的遞歸算法
  2.3 Koch雪花的遞歸算法
  2.4 Arboresent肺的遞歸算法
  2.5 Sierpinski墊片的遞歸算法
  2.6 Sierpinski地毯的遞歸算法
  2.7 Hilbert－Peano曲線的遞歸算法
  2.8 Hilbert－Peano籠的遞歸算法
  2.9 C曲線的遞歸算法
  2.10 分形樹的遞歸算法
第3章 文法構(gòu)圖算法
  3.1 LS文法
  3.2 單一規(guī)則的LS文法生成
  3.3 多規(guī)則的LS文法生成
  3.4 隨機(jī)LS文法
第4章 迭代函數(shù)系統(tǒng)算法
  4.1 相似變換與仿射變換
  4.2 Sierpinski墊片的IFS生成
  4.3 拼貼與IFS碼的確定
  4.4 IFS植物形態(tài)實(shí)例
  4.5 復(fù)平面上的IFS算法
第5章 逃逸時(shí)間算法
  5.1 逃逸時(shí)間算法的基本思想
  5.2 Sierpinski墊片的逃逸時(shí)間算法及程序設(shè)計(jì)
  5.3 Julia集的逃逸時(shí)間算法及程序設(shè)計(jì)
  5.4 基于牛頓迭代法的Julia集的逃逸時(shí)間算法
  5.5 Mandelbrot集的逃逸時(shí)間算法及程序設(shè)計(jì)
第6章 分形顯微鏡
  6.1 逃逸時(shí)間算法的放縮原理
  6.2 Mandelbrot集的局部放大
  6.3 Julia集的局部放大
  6.4 牛頓選代法的局部放大
  6.5 作為Julia集字典的Mandelbrot集
  6.6 IFS系統(tǒng)的放縮原理
第7章 分形演化算法
  7.1 從邏輯運(yùn)算談起
  7.2 一維元胞自動(dòng)機(jī)
  7.3 二維元胞自動(dòng)機(jī)
  7.4 分形演化的DLA模型
  7.5 用DLA模型模擬植物的生長
  7.6 不同初始條件的DLA生長形態(tài)
第8章 分形動(dòng)畫
  8.1 搖曳的遞歸分形樹
  8.2 跳舞的分形樹
  8.3 變形的圓
  8.4 生長出來的Sierpinski墊片
  8.5 搖擺的Sierpinski墊片
  8.6 旋轉(zhuǎn)萬花筒
  8.7 變形的蘆葦
  8.8 王冠
  8.9 收縮與伸展
  8.10 連續(xù)變化的Julia集
第9章 三維空間中的分形
  9.1 實(shí)現(xiàn)三維可視化的好幫手——OpenGL
  9.2 三維空間中的Sierpinski地毯
  9.3 三維空間中的Sierpinski金字塔
  9.4 三維空間中的Sierpinski海綿
第10章 分形自然景物模擬算法
  10.1 用隨機(jī)中點(diǎn)位移法生成山
  10.2 用分形插值算法生成云和山
參考文獻(xiàn)