Le paradoxe du littoral est l'observation contre-intuitive que le littoral d'une masse continentale n'a pas de longueur définie. Cela résulte des propriétés apparentées à celles d'une courbe fractale des littoraux ; c'est-à-dire le fait qu'un littoral a typiquement une dimension fractale. Bien que le « paradoxe de la longueur » ait été précédemment noté par Hugo Steinhaus, la première étude systématique de ce phénomène est réalisée par Lewis Fry Richardson, et il est développé par Benoît Mandelbrot.
La longueur mesurée du littoral dépend de la méthode utilisée pour le mesurer et du degré de généralisation cartographique. Une masse continentale ayant des caractéristiques à toutes les échelles, allant de centaines de kilomètres à de minuscules fractions de millimètre et moins, il n'y a pas de taille évidente de la plus petite caractéristique qui devrait être prise en considération lors de la mesure, et donc pas de périmètre unique bien défini à la masse continentale. Diverses approximations existent lorsque des hypothèses spécifiques sont faites sur la taille minimale des caractéristiques.
Le problème est fondamentalement différent de la mesure d'autres bords plus simples. Il est possible, par exemple, de mesurer avec précision la longueur d'une barre de métal droite et idéale en utilisant un appareil de mesure pour déterminer que la longueur est inférieure à une certaine quantité et supérieure à une autre quantité, c'est-à-dire la mesurer avec un certain degré d'incertitude. Plus l'appareil de mesure est précis, plus les résultats seront proches de la longueur réelle du bord. Lors de la mesure d'un littoral, cependant, la mesure plus proche n'entraîne pas une augmentation de la précision - la mesure ne fait qu'augmenter en longueur, contrairement à la barre métallique, il n'y a aucun moyen d'obtenir une valeur maximale pour la longueur du littoral.
Dans l'espace tridimensionnel, le paradoxe du littoral s'étend volontiers au concept de surfaces fractales, où l'aire d'une surface varie en fonction de la résolution de mesure.
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This course provides an introduction to the physical phenomenon of turbulence, its probabilistic description and modeling approaches including RANS and LES. Students are equipped with the basic knowle
En géométrie fractale, la dimension fractale, D, est une grandeur qui a vocation à traduire la façon qu'a un ensemble fractal de remplir l'espace, à toutes les échelles. Dans le cas des fractales, elle est non entière et supérieure à la dimension topologique. Ce terme est un terme générique qui recouvre plusieurs définitions. Chacune peut donner des résultats différents selon l'ensemble considéré, il est donc essentiel de mentionner la définition utilisée lorsqu'on valorise la dimension fractale d'un ensemble.
En mathématiques, et plus précisément en topologie, la dimension de Hausdorff d'un espace métrique (X,d) est un nombre réel positif ou nul, éventuellement l'infini. Introduite en 1918 par le mathématicien Felix Hausdorff, elle a été développée par Abram Besicovitch, c'est pourquoi elle est parfois appelée dimension de Hausdorff-Besicovitch. L'exemple le plus simple est l'espace euclidien de dimension (au sens des espaces vectoriels) égale à n (ou plus généralement un espace vectoriel réel de dimension n muni d'une distance associée à une norme) : sa dimension de Hausdorff d est aussi égale à n, dimension de l'espace vectoriel.
vignette|Exemple de figure fractale (détail de l'ensemble de Mandelbrot)|alt=Exemple de figure fractale (détail de l'ensemble de Mandelbrot). vignette|Ensemble de Julia en . Une figure fractale est un objet mathématique qui présente une structure similaire à toutes les échelles. C'est un objet géométrique « infiniment morcelé » dont des détails sont observables à une échelle arbitrairement choisie. En zoomant sur une partie de la figure, il est possible de retrouver toute la figure ; on dit alors qu’elle est « auto similaire ».
Roughness, defined as unevenness of material surfaces, plays an important role in determining how engineering components or natural objects interact with other bodies and their environment. The emergence of fractal roughness on natural and engineered surfa ...
The goal of this paper is to characterize function distributions that general neural networks trained by descent algorithms (GD/SGD), can or cannot learn in polytime. The results are: (1) The paradigm of general neural networks trained by SGD is poly-time ...
We prove non-uniqueness for a class of weak solutions to the Navier???Stokes equations which have bounded kinetic energy, integrable vorticity, and are smooth outside a fractal set of singular times with Hausdorff dimension strictly less than 1. ...