37
19

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 5 years have passed since last update.

愛おしすぎるMandelbrot集合をProcessingで描く

Last updated at Posted at 2017-12-21

はじめに

この記事は明治大学総合数理 Advent Calender 2017の22日目の記事です。本Advent Calender 7回目の出演です。よろしくお願いします。

目標

Mandelbrot集合をProcessingで描こう。

Mandelbrot集合とは

Mandelbrot(マンデルブロ)集合とは綺麗な図形です。私の一番好きな図形です。こんなネクタイを持ってるくらいです。
Screen Shot 2017-12-22 at 02.04.01.png
数学関連のイベントには欠かせません。かっこいいです。

愛でているだけでは良くないので、ちゃんと数学的な定義をしておきます。

複素数$c$に対して、$$z_0 = 0, \ z_{n + 1} = z_n^2 + c$$により得られる複素数列$z_0, z_1, z_2, \cdots$を考える。Mandelbrot集合とは$$\lim_{n \to \infty}z_n < \infty$$となる$c$全体である。

要するに何回も何回も$z_{n + 1} = z_n^2 + c$をしても無限へと発散しないような行儀の良い複素数$c$を取ってこようという話です。

コンピュータで描くために

さて、Processingで実装しよう、となりますが、Processing及びJavaには複素数クラスがありません。もちろん複素数クラスを実装してもいいですが、そうじゃない方法で攻めます。

複素数は実部と虚部にわけられることを思い出して、$c = a + bi$としましょう。一言ことわりをいれておくと、$a$も$b$も実数で、$i$は虚数単位です。$i = \sqrt[]{-1}$です。また、$z_n = x_n + iy_n$としましょう。これも同様に$x_n$と$y_n$は実数です。

では、上に出てきた漸化式に代入しましょう。代入すると、

\begin{eqnarray}
  x_{n + 1} + iy_{n + 1} & = & (x_{n} + iy_n)^2 + (a + bi) \\
  & = & (x_n^2 - y_n^2 + a) \ + \ (2x_ny_n + b)i
\end{eqnarray}

となります。$x_{n+1}$と$y_{n+1}$も両方実数なので、実部と虚部に関する2つの漸化式ができあがります。

\begin{eqnarray}
x_0 = 0, & \quad &  x_{n + 1} = x_n^2 - y_n^2 + a \\
y_0 = 0, & \quad & y_{n + 1} = 2x_ny_n + b
\end{eqnarray}

あとはこれを実装して$x_n$や$y_n$が無限へと発散しないような$a$と$b$を見つけてあげればよいだけです。

無限へと発散しないとはどういうこと

Mandelbrot集合に関する数列$z_0, z_1, \cdots$が無限へと発散するときはどういうときか、ということについて次のことがわかっています。

ある$n$について$|z_n| \ge 2$となると、その数列は無限へと発散する。

なので、$z_n$をずっと追っていって、その絶対値すなわち$\sqrt[]{x_n^2 + y_n^2}$が2以上になったら、その時点でもう考えていた$c$はMandelbrot集合の一員ではないことが確定するということです。

もっと言うと、Mandelbrot集合の点たちは全て半径2の円の中に入っていることがわかります。

描くためのアイディア

後はどうやって描くかだけです。まずはMandelbrot集合を描きたい範囲を考えましょう。ここでは実軸も虚軸も-2から2までとしましょう。一つ上の節から分かる通り、こうしておけばMandelbrot集合の全容が見られます。

次に描く範囲を格子状に分割しましょう。例えば、縦横600分割してみましょう。
Screen Shot 2017-12-22 at 03.08.16.png

そうしたら、それぞれの格子を代表する点を選びましょう。今回はそれぞれの正方形の四つ角の内左上を代表にします。

最後に全ての格子でMandelbrot集合の漸化式を計算しましょう。この例なら600×600=360000個分の格子で計算して、発散したかどうかを記憶しておきます。予め計算回数を決めておいて、$\sqrt[]{x_n^2 + y_n^2}$がその計算回数までずっと2未満だったらその$c$はMandelbrot集合の要素です。

プログラム

きれいに見えるように色々工夫した。ちなみにProcessingは3系です。

mandelbrot.pde
// # of grids
int w = 800;
int h = 700;

// grid information
int[][] m = new int[h][w];
// iteration limit
int iteration = 1000;

// canvas size
float reMin = -2.0;
float reMax = 0.70;
float imMin = (reMin - reMax) * h / (float)w / 2.0;
float imMax = -imMin;

void settings() {
  size(w, h);
}

void setup () {
  background(255);
  
  float a, b;
  
  // iterate Mandelbrot!!!!
  for (int i = 0; i < h; i++) {
    for (int j = 0; j < w; j++) {
      a = map((float)j, 0, (float)w, reMin, reMax);
      b = map((float)i, 0, (float)h, imMin, imMax);
      
      m[i][j] = isInMandelbrot(a, b);
    }
  }
  
  drawMandelbrot(m);
}

// check whether c = a + bi is in Mandelbrot set
// 1 = yes, -iteration ~ -1 = diverging speed
int isInMandelbrot (float a, float b) {
  float x = 0;
  float y = 0;
  float prevX = x;
  float prevY = y;
  
  for (int i = 0; i < iteration; i++) {
    if (x * x + y * y >= 4.0) {
      return -i;
    }
    else {
      prevX = x;
      prevY = y;
      x = nextX(prevX, prevY, a);
      y = nextY(prevX, prevY, b);
    }
  }
  return 1;
}

// calculating x_{n + 1} and y_{n + 1}
float nextX (float x, float y, float a) {
  return x * x - y * y + a;
}

float nextY (float x, float y, float b) {
  return 2 * x * y + b;
}

// color the canvas
void drawMandelbrot(int[][] m) {
  noStroke();
  
  for (int i = 0; i < h; i++) {
    for (int j = 0; j < w; j++) {
      if (m[i][j] == 1) {
        fill(0);
      }
      else {
        fill(map(- m[i][j], 0, iteration * 0.1, 255, 0));
      }
      
      rect(j, i, 1.0, 1.0);
    }
  }
}

実行結果

全体図(実軸が-2.0から0.7)
Screen Shot 2017-12-23 at 22.11.29.png

実軸が大体(-0.9から-0.6)。Seahorse valley(タツノオトシゴの谷)といって、愛おしくてたまらない場所。
Screen Shot 2017-12-22 at 04.44.00.png

結論

Mandelbrot集合が描けた。

37
19
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
37
19

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?