Posted on Categories:Statistical Physics of Matter, 物理代写, 统计物理

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## 物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|The Sandbox Method

We will now return to simple fractals and leave aside further considerations of multifractality. The sandbox method is another technique that can be easily implemented to numerically determine the fractal dimension of an approximately self-similar object. In general, it converges faster than the box counting method. We show an illustration of this method in Figure 2.31. As in the case of the box counting method, we start with a fractal object. First, we choose a site belonging to the fractal which is located in its center region. Next, we place around this site a small box of size $R$ on the fractal and count the number of occupied sites (or pixels) $N(R)$ in the box. We then successively increase the box size $R$ in small steps until we cover the whole picture with our box, always storing $N(R)$. We finally plot $N(R)$ as a function of $R$ in a $\log -\log$ plot where the fractal dimension is the corresponding slope (see Figure 2.32).

## 物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|The Ensemble Method

Another possibility to measure the fractal dimension having many objects of different sizes $M$ is to determine their radius of gyration
$$R_g=\frac{1}{M(M-1)} \sqrt{\sum_{i \neq j}\left(\mathbf{r}_i-\mathbf{r}_j\right)^2},$$
where $\mathbf{r}_i$ and $\mathbf{r}_j$ are the positions of lattice sites $i$ and $j$, respectively. We can now extract the fractal dimension based on the proportionality
$$M \propto R_g^{d_f} .$$
This so-called ensemble method can, for instance, be used to determine the fractal dimension from many clusters of a percolation configuration at the critical occupation probability $p_c$.

## 物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|The Ensemble Method

$$R_g=\frac{1}{M(M-1)} \sqrt{\sum_{i \neq j}\left(\mathbf{r}_i-\mathbf{r}_j\right)^2}$$

$$M \propto R_g^{d_f} .$$

## MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。