Les fractals sont des figures invariantes par changement d'échelle (nous parlons aussi de "structures autosimilaires") et représentées graphiquement par des suites récurrentes développées après un raisonnement ou un peu au hasard. Pour le commun des mortels, les fractals servent à faire joli. Mais ils ont des applications plus sérieuses : nous avons vu par exemple dans ce site que certaines de ces "séduisantes" images reproduisaient des phénomènes physiques (dynamique des populations pour le fractal de Feigenbaum, turbulences dans un fluide pour l'attracteur de Lorentz, dispositions des galaxies, L-Fractals, amas et super-amas de galaxies,…). Les fractals ont également trouvé des applications en musique (avec des logiciels générant de la musique fractale). Enfin, dans le domaine de l'infographie, les fractals permettent de compresser très efficacement les images, avec un qualité constante quel que soit le zoom, ils permettent de créer des textures réalistes, et peuvent permettre de tramer une image avec de bons résultats. Dans le génie civil les fractales sont utilisés pour la construction de certains murs absorbeurs de son. Et bien d'autres choses encore…

Cette géométrie fractale se différencie de la géométrie euclidienne par leur définition d'une part : les figures de la géométrie euclidienne sont en général déterminées par des relations algébriques, alors que les courbes fractales sont définies de façon récursive comme nous l'avons mentionné. Les fractales ont aussi des dimensions fractionnaiers comme nous le démontrerons (nous en avons déjà vu un petit exemple en géométrie euclidienne lors de la définition du concept de dimension). D'autre part, il ne faut pas non plus négliger leur aspect autosemblable : chaque partie d'un fractal peut être observé à n'importe quelle échelle : chaque partie est (sensiblement) une copie de l'ensemble. .

Remarque: Les développements qui vont suivre auraient très bien pu être mis dans le chapitre de suite et séries du série du site ou encore d'analyse fonctionnelle ou encore comme un cas particulier du chapitre de topologie réduit à l'espace euclidien (c'est la raison pour laquelle vous y trouverez par ailleurs de nombreuses références). Notre choix se veut pédagogique au même titre que le chapitre de cryptographie, dans le sens qu'il est beaucoup plus intéressant pour un étudiant d'une petite classe de voir une application des concepts abstraits de la topologie dans un cadre pratique (et par ailleurs esthétique) où ils sont absolument nécessaires à la bonne compréhension du sujet plutôt que dans un cadre où l'on peut très bien s'y soustraire sans avoir à trop en souffrir. Le lecteur retrouvera ici certains développements et théorèmes proposés ailleurs sur le site ceci dans le but de lui éviter à avoir trop à "tourner les pages".

TOPOLOGIE FRACTALE

Remarque: La dénomination "topologie fractale" est une invention fantaisiste de notre part car les développements qui vont suivre ne s'appliquent, comme vous l'aurez compris relativement à la remarque précédente, de loin pas qu'aux fractales.

Les objets fractals naturels sont dits "objets non-déterministes", car le processus dynamique qui permet leur création varie lui-même avec le temps de façon aléatoire (voir chapite de dynamique des populations pour un excellent exemple). Nous pouvons néanmoins essayer de modéliser des systèmes dynamiques permettant d'aboutir à des objets fractals, sous la forme suivante :

Nous nous donnons un objet géométrique initial de l'espace E, une fonction f de E dans E telle que , et nous créons le système dynamique discret défini par :

 

  (1)

Sous certaines conditions que nous allons de suite voir, la suite d'objets géométriques "tend" vers une limite, qui est souvent un objet fractal (nous en verrons par ailleurs quelques exemples).

Naturellement, il existe un cadre mathématique rigoureux dans lequel les conditions évoquées et le verbe "tendre" a une définition précise. En particulier, les objets sont tous des compacts de E, c'est à dire des sous-ensembles bornés (que nous pouvons peut inclure dans un segment (si E est une droite), un disque (si E est un plan) ou une boule (si E est l'espace à trois dimensions)) et fermés (toute suite convergente de a sa limite dans E) ; nous nous plaçons alors dans l'espace métrique des compacts, muni de la distance de Hausdorff, dont nous allons montrer qu'il est complet lorsqu'il s'agit de compacts du plan et de l'espace, et nous vérifions que f est un opérateur de Hutchinson, c'est à dire une application contractante de l'espace des compacts dans lui-même pour cette distance. Il ne reste plus alors qu'à appliquer le théorème du point fixe. A noter que tout opérateur sur les compacts formé avec un système de transformations affines de déterminant strictement inférieur à 1 est un opérateur de Hutchinson : c'est le cas de tous les systèmes dynamiques définis ci-dessous.

Des systèmes dynamiques de ce type sont dits déterministes, et appelés IFS (deteministic iterated function systems). Précisons que la limite de l'IFS s'appelle "l'attracteur de l'IFS". Nous pouvons montrer que sous les conditions évoquées plus haut, cet attracteur ne dépend pas de la forme de l'objet géométrique initial.

Dans un premier temps nous nous limiterons notre étude à (le cas général étant donné dans le chapitre de topologie du site) sachant de toute façon qu'une généralisation à l'espace euclidien de dimension deux ne nécessite par un travail intellectuel trop grand et que l'ensemble des complexes y est isomorphe.

Définition: Pour nous permettre de définir les frontières de nos fonctions fractales considérons. Nous disons que est le "supremum" de X et nous notons :

  (2)

si est le plus petit des "majorants" de X (un majorant de X est un nombre a qui vérifie ). De la même façon, nous disons que est "l'infimum" de X et nous notons :

  (3)

si est le plus grand des "minorants" de X (un minorant de X est un nombre a qui vérifie ). Il existe des sous-ensembles de qui n'ont pas de supremum (resp. d'infimum) par exemple (resp. ).

Remarque: Nous utilisons souvent la caractérisation suivante du sup : si et seulement si :

  (4)

ce qui est évident car nous pouvons nous s'approcher aussi près que l'on veut de par des éléments de X (penser à petit). Pour l'information on a, si et seulement si :

  (5)

Nous considérerons comme inuitif que si est majoré, c'est-à-dire s'il existe tel que (resp. minoré), alors X possède un supremum (resp. un infimum).

Remarque: Nous verrons plus tard que c'est cette propriété qui permettra de montrer que est un "espace métrique complet". En passant, nous remarquerons que le théorème précédent n'est pas vérifié dans l'ensemble des nombres rationnels. En effet l'ensemble est majoré mais n'a pas de supremum dans car ce supremum se situe dans nous puisqe donc . C'est ce qui fait que n'est pas "complet".

Définition: Nous disons que est "borné" si X est majoré et minoré.

De la définition suit immédiatement que X est borné si et seuelment il existe avec . tels que

Définition: Nous disons qu'une suite de est une "suite croissante" (resp. "décroissante") si :

(resp. )   (6)

Nous disons que la suite est "monotone" si elle est croissante ou décroissante.

Définition: Soit un sous-ensemble infini de avec . Nous disons que la suite est une "sous-suite" de la suite .

Montrons maintenant que toute suite de admet une sous-suite monotone (c'est un peu l'idée de fractale!).

Démonstration:

Nous disons que est un "pic de la suite" si . Considérons l'ensemble P des pics de la suite . Si P est infini alors la sous-suite est monotone car décroissante. Si P est fini ou vide alors soit (si nous choisissons quelconque). tel que . A son tour n'est pas un pic, donc il existe tel que etc. Nous voyons que nous définissons ainsi une sous-suite croissante. n'est pas un pic, donc il existe

C.Q.F.D.

Définition: Nous disons que la suite "converge" vers et nous notons si :

  (7)

Nous disons dans ce cas que a est la "limite de la suite" .

Démontrons maintenantq que Toute suite croissante (resp. décroissante) et majorée (resp. minorée) converge.

Remarque: Si elle ne convergeait pas nous pourrions difficilement savoir quelle est son minorant et son majorant… d'où le fait que la nécessité du théorème devient triviale.

Démonstration:

Ce théorème est au fait assez intuitif. En effet nous nous doutons que est la limite de cette suite. Remarquons tout d'abord que existe car est majorée (cf. premier théorème).

Soit . Il existe un tel que . Mais dans ce cas vu que la suite est croissante nous avons . C'est-à-dire . Dans le cas où la suite est décroissante en procédant de la même façon nous montrons que est la limite de cette suite.

C.Q.F.D.

Voici le résultat important à retenir suite à tout cela : Toute suite bornée de nombres réels possède une sous-suite convergente.

C'est que les mathématiciens appelente le "théorème de Bolzano-Weierstrass" et il est extrêmement important dans de nombreux domaines des mathématiques.

Démonstration:

Soit une telle suite. Par une proposition précédente nous savons qu'il existe une sous-suite monotone que nous noterons . est donc une suite monotone et bornée et par le théorème précédant, converge.

C.Q.F.D.

Rappelons que nous avons vu dans le chapitre de Suites et Séries qu'une suite de Cauchy, est une suite qui vérifie (nous nous restreignons à un rappel particulier sur la distance euclidienne) :

  (8)

La différence entre deux termes d'une suite de Cauchy peut être rendue arbitrairement petite pourvu que les indices de ces termes soient assez grands.

Nous avions aussi démontré (à nouveau dans le chapitre de suites et séries) que dans le cas d'une distance dans le sens topologique général que toute suite convergente est une suite de Cauchy.

Refaisons la démonstration restreinte à la distance euclidienne (la méthode est exactement la même comme le lecteur pourra le remarquer) :

Démonstration:

Soit , nous devons montrer qu'il existe :

  (9)

Mais tend vers a donc il existe tel que . Pour nous avons donc :

  (10)

C.Q.F.D.

Montrons maintenant que toute suite de Cauchy est bornée (nous n'en avions pas parlé jusque là où que ce soit sur le site d'où la nécessité d'une démonstration).

Démonstration:

Si est une suite de Cauchy alors en particulier pour (choisi au hasard) nous savons qu'il existe tel que . Donc si nous fixons m nous obtenons :

  (11)

C.Q.F.D.

Voici à présent le théorème fondamental (c'est à ce niveau qu'il y a un impact énorme sur la compréhension de ce qu'est réellement un fractal !) de ces quelques lignes précédentes.

Nous devons démontrer que toute suite de Cauchy de nombres réels est convergente. Nous disons alors que l'espace métrique muni de la distance (valeur de absolue) est un "espace complet".

Remarques :

R1. La propriété de complétude est liée à la métrique (dont ce théorème aurait tout aussi bien sa place dans le chapitre de topologie!): un espace peut être complet pour une distance et incomplet pour une autre. Il est donc important de toujours préciser la distance que l'on prend quand on parle d'espace complet.

R2. Intuitivement, un espace est complet s'il n'a pas de trous.

Considérons d'abord une suite de Cauchy. Nous avons vu que est bornée donc par le théorème de Bolzano-Weierstrass, il existe une sous-suite convergente. Notons a la limite de la sous-suite . Nous allons montrer maintenant que la suite est convergente de limite a.

Démonstration:

Soit , il existe tel que :

  (12)

Pour ce même il existe tel que :

  (13)

Soit . Choisissons . Nous avons donc, et pour , . Donc par l'inégalité triangulaire, pour tout :

  (14)

Ce qui veut justement dire que converge vers a.

C.Q.F.D.

Définition (intuitive): Un "point adhérent" est un point pour lequel nous pouvons nous approcher autant que nous voulons à l'aide d'éléments d'un ensemble X donné (nous nous en approcherons par exemple avec une suite). Cependant, ce point adhérent peut aussi bien être à l'intérieur qu'à l'extérieur de X (tous les points à l'intérieur de X sont bien évidemment des points adhérents). Un bonne image est de voir une suite qui se rapproche de ce point adhérent et de définir des cercles autour ce celui-ci qui deviennent de plus en plus petits contenant des éléments de la suite. Dès lors, vient la définition suivante :

Définition (formelle): Soit . Nous disons que est un "point adhérant" à X si pour toute boule B(x,r) de rayon r centrée en x nous avons :

  (15)

L'ensemble des points adhérents à X est "l'adhérence" de X et est noté . Nous avons évidemment (il suffit de se le conceptualiser de manière abstraite pour toutes les boules possibles) et nous admettrons comme évident que .

Exemple:

Prenons l'intervalle ]0,1] avec la boule B(0,1). L'intersection entre la boule et l'intervalle est non nulle, nous pouvons alors dire que 0 est adhérent ! Mais maintenant prenons une suite par exemple, dans l'intervalle ]0,1]. Cette suite tend vers zéro mais pourtant 0 n'appartient pas l'intervalle. Nous pouvons faire dès lors la proposition suivante

Montrons maintenant que est adhérent à X si et seulement si il existe une suite dans X qui converge vers x (attention, l'exemple précédent nous montre que x n'est pas nécessairement dans X).

Démonstration:

Si est adhérent à X alors considérons la suite des boules concentriques avec tel que :

  (16)

et alors il existe toujours des éléments une qui satisfont :

  (17)

avec lesquels nous pouvons créer une suite par l'infinité des suites existantes.

Définition: Nous disons que est un "espace fermé" si .

Des propositions précédentes découle le fait que dans tout fermé F, une suite qui converge a sa limite dans F.

Nous considérerons comme trivial que si une famille de fermés indexée sur un ensemble I est fermé. quelconque. Alors

Définition: est un "espace compact" si X est fermé et borné.

Le théorème suivant donne une caractérisation des compacts à partir des suites: est compact si et seulement si toute suite de X possède une sous-suite qui converge dans X.

Démonstration:

Si X est compact et est une suite de X alors par le théorème de Bolzano-Weierstrass, . Mais puisque X est fermé, nous avons . Réciproquement, supposons que toute suite de X possède une sous-suite qui converge dans X. Alors X est fermé car si il existe une suite de X qui tend vers x. Par hypothèse, possède une sous-suite qui converge vers . étant convergente toute les sous-suites convergent vers la même valeur, donc (c'est pas beau ça ?!!). Ainsi c'est-à-dire X est fermé. Montrons que X est borné. Supposons le contraire. Il existe donc une suite de X telle que . Mais dans ce cas, aucune sous-suite de est convergente, ce qui est une contradiction. Donc X est borné. En conclusion, X est compact. possède une sous-suite convergente de limite

Une propriétés des compacts est que si nous considérons une suite décroissante de compacts non-vides. C'est-à-dire . Alors est un compact non-vide. Nous nous passerons de la démonstration qui est triviale de par la définition du concept d'ensemble d'adhérence qui oblige qu'un compact soit par construction non vide... !

Exemple:

Nous obtenons l'ensemble C de Cantor de la manière suivante. Nous commençons par considérer l'intervalle fermé borné de . Nous partageons en trois parties égales et nous enlevons l'intervalle du milieu. Nous obtenons ainsi l'ensemble :

  (18)

Nous recommencons avec les deux intervalles pour obtenir :

  (19)

réunion disjointe de quatre intervalles. Et de suite nous obtenons une suite décroissante de compacts. Nous définissons :

  (20)

Grâce à la proposition précédente, nous savons que C est non vide et qu'il est compact ce qui montre que les compacts ne sont pas tous "triviaux" comme des intervalles. L'ensemble de Cantor est un exemple de fractale (de compact) :

  (21)

Regardons pour finir comment se comportent les compacts vis-à-vis des applications continues (nous en avons besoin pour montrer comment déterminer la distance d'un point à un ensemble ce qui nous sera indispensable après pour déterminer les propriétés de la distance de Hausdorff).

Nous rappelons (cf. chapitre d'Analyse Fonctionnelle) qu'une application où si : est quelconque, est continue en un point

  (22)

Ce qui traduit le fait que pour y assez proche de x, f(y) est arbitrairement proche de f(x). Nous disons aussi que f est continue sur X si elle est continue en tout point de X.

Proposition : Soit une application continue en et une suite de X avec :

  (23)

Alors la suite converge et (cette proposition est très importante!) :

  (24)

Démonstration:

Soit . f est continue en x, donc il existe tel que :

  (25)

tend vers x donc il existe tel que :

  (26)

Par suite pour , nous avons :

  (27)

C.Q.F.D.

Si nous considérons maintenant un compact et une application continue. f(X) est compact. En particulier sup( f ) et inf( f ) sont atteints.

Démonstration:

f(X) est fermé. En effet, soit une suite qui tend vers (nous prenons l'adhérence au fait pour espérer montrer qu'il est égal à l'ensemble lui-même) alors X étant compact, convergente. possède une sous-suite

Posons :

  (28)

f est continue, donc :

  (29)

Mais comme :

  (30)

nous avons . Ceci prouve que :

  (31)

et donc que f(X) est fermé. Il reste à montrer que f(X) est borné. Supposons le contraire. Il existe donc une suite telle que :

  (32)

pour tout n entier naturel (puisque justement elle est supposée non bornée). Soit une sous-suite convergente de avec :

  (33)

Alors :

  (34)

et par suite :

  (35)

mais ceci est en contradiction avec :

  (36)

Donc f(X) est borné. Donc f(X) étant fermé et borné il est compact.

C.Q.F.D.

Appliquons maintenant cela (car c'est ce qui nous intéresse dans le cadre des espaces fractals) au calcul de la distance d'un point à un ensemble : Soit . L'application définie par f(y)=d(x, y) est continue.

Démonstration:

Pour tout , l'inégalité triangulaire nous donne :

  (37)

En changeant les rôles de y,z nous obtenons :

  (38)

et donc :

  (39)

Ainsi pour donné implique :

  (40)

c'est-à-dire :

  (41)

et f est continue en y.

C.Q.F.D.

Définition: Pour et nous définissons la distance de x à A comme étant la valeur :

  (42)

Si alors (trivial). La réciproque n'est pas vraie. En effet dans le cas nous avons bien mais . Nous avons donc la proposition (importante!) :

  (43)

Démonstration:

entraîne l'existence d'une suite d'éléments de A telle que :

  (44)

ce qui veut dire :

  (45)

donc (voir développements plus hauts).

Réciproquement, si alors pour tout il existe tel que . Mais . Ainsi pour tout , . C'est-à-dire :

  (46)

C.Q.F.D.

En général la distance de x à A n'est pas atteinte. C'est-à-dire qu'il n'existe pas de tel que il suffit pour cela de considérer l'exemple nous avons mais pour tout , . Si A est compact, la situation est bien évidemment différente selon la proposition (la plus important pour la distance de Hausdorff) suivante :

Si est compact, il existe tel que . Ainsi :

  (47)

Démonstration:

L'application définie par est continue comme déjà montré. Par conséquent i(A) est compact (cf. une proposition précédente). Ainsi f atteint ses bornes, c'est-à-dire, il existe tel que f(a)=inf( f(A) ). Donc :

  (48)

C.Q.F.D.

Remarque: La proposition précédente ne dit pas que a est unique, d'ailleurs en général, il en existe plusieurs.

ESPACE MÉTRIQUE DES FRACTALES

Les fractales sont souvent perçus par les gens comme de jolis dessins sur une feuille, mais lorsque nous voulons regarder en détail la géométrie fractale, nous avons besoin d'un espace particulier où l'étudier, un peu comme le biologiste qui met des petits vers sur une plaquette pour les observer en détail au microscope. Nous allons faire de même pour nos fractales en les plaçant dans un endroit qu'ils apprécient.

Cet endroit a de fortes chances d'être un sous-espace de ou , puisqu'en fin de compte il s'agira de produire des dessins, et pour illustrer nos propos nous nous placerons souvent dans le cas (avec le métrique euclidienne) et sauf mention du contraire, nous considérerons toujours le cas où est un espace métrique complet.

Rassemblons différentes éléments afin de pouvoir construire cet espace :

Définition: Nous définissons comme l'espace dont les points sont les sous-ensembles compacts de X, autres que l'ensemble. Désormais nous appellerons "fractale" n'importe quel élément de .

Exemple:

Il est immédiat que si , alors , mais n'est pas forcément dans . Il suffit de voir l'exemple avec les deux ensembles compacts (fermés, bornés donc) ci-dessous de . Ce sont donc deux points de . Leur réunion est encore un ensemble compact, et donc :

  (49)

Par contre, si les ensembles sont disjoints (comme ici), et par conséquent n'est pas un point de (voir la théorie précédente).

Source: IFS et L-Système, V. Rezzonico, C. Hebeisen   (50)

Définition: Soit et , nous définissons la distance d'un point x à l'ensemble B, et nous la notons d(x,B) comme étant :

  (51)

Remarques:

R1. Cette définition est tout à fait générale et s'applique à n'importe quel sous-ensemble non vide de X, en remplaçant min par inf. Mais dans le cas particulier, nous somme sintéressés à prendre précisément comme sous-espace.

R2. Cette distance est bien définie (elle existe) du fait que B est non-vide et compact.

R3. Il est trivial de voir que si cette distance est nulle, alors .

Exemple:

Illustration dans le cas où

Source: IFS et L-Système, V. Rezzonico, C. Hebeisen   (52)

Définition: Soient . Nous définissons la distance de A à B et nous la notons comme étant :

  (53)

Remarques:

R1. Comme avant, cette définition a un sens, et en particulier il existe deux points tel que .

R2. Nous constatons que cette distance ne fournit pas de métrique : en effet, en général (prendre par exemple le cas où avec , nous aurons alors d(A,B)=0 mais ).

Définition: Soient . Nous définissons la "distance de Hausdorff" entre deux ensembles , et nous la notons , comme étant :

  (54)

Cette fois ci, de par cette dernière définition, nous avons bien une métrique sur . En effet, vérifions que les 5 propriétés d'une distance soient vérifiées (cf. chapitre de Topologie) : soit . Clairement nous avons sans démonstration (symétrie, nullité sur la diagonale et séparation) :

  (55)

De plus, comme A et B sont compacts, (cf. une des propositions précédentes) pour un certain et un certain . Or, puisque par définition nous avons (propriété positivité) et finalement tel que :

  (56)

puisque B est fermé.

Enfin, puisque (cf. extension d'une des propositions précédentes), l'inégalité triangulaire est alors forcément respectée et alors :

  (57)

Donc h est bien une métrique sur , ce qui fait de un espace métrique. C'est déjà un premier pas dans la direction souhaitée : nous avons désormais les moyens de comparer deux ensembles appartenant à par la distance de Hausdorff qui les sépare. Si les deux ne sont pas "trop différents", alors intuitivement cette distance devrait être assez petite.

IMAGES FRACTALES

Plusieurs méthodes ont été proposées pour construire des images fractales, nous nous intéresserons aux méthodes dites "méthodes d'échappement" :

On se place dans le plan complexe formé des points M de coordonnées (x, y) d'affixe  où i. représente le nombre complexe tel que

On considère une suite complexe définie par  et , f étant une fonction continue complexe. On suppose que f à un point fixe , c'est-à-dire qu'il existe  tel que  (il s'agit du "théorème du point fixe" démontré dans la section d'algèbre du site au chapitre sur les suites et séries). Sous certaines conditions sur f et sur , on constate que la suite des points ne divergent pas. Cette méthode est à la base de la construction des ensembles de Mandelbrot et de Julia.

Construire une image fractale à partir d'un ensemble de suites ainsi définies, revient à étudier pour chaque couple (x, y) du plan le comportement de la suite. On associe alors une couleur à chaque suite (c'est-à-dire à chaque couple (x, y)) représentant la "rapidité" de divergence de la suite.

Pour étudier la convergence d'une suite, on regarde ses n premiers éléments, si on détecte que les conditions de divergence sont vérifiées alors on peut dire que cette suite diverge, sinon, cette suite est potentiellement convergente. On remarque que plus n est grand plus les résultats seront précis (mais plus le temps de calcul sera grand).

L'algorithme de base est le suivant:

Fractal=proc(x,y)

            z:= valeur de z0;
            j:=nombre max itérations

            Tant que condition_de_divergence non vérifiée(z) et j non atteint faire
                        z:=formule_iteration(z)
                        changer de couleur;
            Fin Tant que
            Renvoyer couleur finale

Fin Fractal

ENSEMBLE DE MANDELBROT

On construit l'ensemble de Mandelbrot grâce à des itérations dans le plan complexe. La fonction est de la forme:

  (58)

où c est un paramètre constant tel que . Le premier terme de la suite est nul. On la donc la suite U définie par:

 et   (59)

Pourquoi commence-t-on avec ? Car zéro est le point critique de , c'est-à-dire le point qui satisfait à l'extremum:

  (60)

Pour chaque point d'affixe x+iy du plan, on étudie la suite U pour . Si la suite diverge, on dit que le point testé n'appartient pas à l'ensemble M, si la suite converge, on dit que le point appartient à M.

Pour reproduire l'ensemble de Mandelbrot, on associe à c des valeurs du plan complexe. On considère généralement la portion du plan complexe ayant comme partie réelle, les valeurs entre -2.5 et 1.5 et comme partie imaginaire, les valeurs entre -1.5 et 1.5. Cette portion du plan complexe est subdivisée de façon à former une grille dont les éléments seront associés à des valeurs de C. Pour chaque valeur de C, on obtient une suite dont les modules peuvent converger ou diverger. En pratique, on considère que la suite des modules converge si les 30 premiers modules sont inférieurs à 2. Lorsque la suite des modules converge, on colorie en noir le point de la grille. Après avoir considéré tous les points de la grille, on obtient un ensemble de points noircis: l'ensemble de Mandelbrot.

  (61)

La liste des  générés par l'itération s'appelle "l'orbite" de .

On peut colorer les points à l'extérieur de l'ensemble de Mandelbrot en utilisant des couleurs qui dépendent du nombre de termes calculés avant d'obtenir un module supérieur ou égal à 2. Les points d'une même couleur peuvent être interprétés comme étant des points s'éloignant à la même vitesse de l'ensemble de Mandelbrot.

On peut aussi faire une incursion dans l'ensemble de Mandelbrot en utilisant MapleV (disponible habituellement au collège). Il suffit de copier le programme ci-dessous sur une feuille de travail du logiciel et d'indiquer à la place de -2 .. 1, -1.5 .. 1.5 de la dernière ligne, l'étendue des parties réelles et imaginaires de c que l'on désire visualiser:

restart: with(plots):
couleur:=proc(a,b)
local x,y,xi,yi,n;
x:=a;
y:=b;
for n from 0 to 30 while evalf(x^2+y^2) < 4 do;
   xi:=evalf(x^2-y^2+a);
   yi:=evalf(2*x*y+b);
   x:=xi;
   y:=yi;
od;
n
end:

plot3d(0,-2..1,-1.5..1.5,orientation=[-90,0],style=patchnogrid, scaling=constrained,axes=framed,numpoints=20000,color=couleur);

Vous obtiendrez dès lors le résultat ci-dessous:

  (62)

ENSEMBLES DE JULIA

L'ensemble de Julia se construit presque de la même façon que l'ensemble de Mandelbrot. Dans l'ensemble de Mandelbrot, c balaye le plan. Pour l'ensemble de Julia, c est fixé pendant tout le calcul de l'image. A chaque c correspond donc un ensemble particulier que l'on notera J(c). Ce qui varie, c'est , qui prend la valeur du point à tester. C'est donc  qui balaie le plan.

Le point A de coordonnées (x, y) et d'affixe x+iy  appartient à J(c) si et seulement si la suite définie par:

 et   (63)

converge.

En fait, l'ensemble de Mandelbrot est l'ensemble des points c tels que l'ensemble de Julia de paramètre c soit connexe. Si à nouveau on développe l'algorithme, on obtient à un facteur d'échelle près donné, le fractal représenté ci-dessous obentu grâche au petit programme Maple V ci-dessous similaire à celui de Mandelbrot :

restart; with(plots):
julia := proc(c,x, y)local z, m;
z := evalf(x+y*I);
for m from 0 to 30 while abs(z) < 3 do
   z := z^2 + c
   od;
   m
end:

J := proc(d)
global phonyvar;
phonyvar := d;
(x, y) -> julia(phonyvar, x, y)
end:

plot3d(0, -2 .. 2, -1.3 ..1.3, style=patchnogrid,orientation=[-90,0], grid=[270, 270],scaling=constrained, color=J(-1.25));

  (64)

ENSEMBLES DE NEWTON

Les ensembles de Newton sont ainsi appelés car ils découlent de la résolution de problème de la recherche des zéros d'une fonction par la méthode de Newton.

Soit une fonction f à valeur dans , et dérivable dans , on prend  dans  tel que:

  (65)

Il y a alors deux manière de procéder: soit on s'intéresse à  et alors on fait comme précédemment, soit on se demande vers quel zéro  la suite converge et on s'intéresse à . Si à nouveau on développe l'algorithme, on obtient à un facteur d'échelle près donné, le fractal représenté ci-dessous obenu à nouveau avec Maple :

restart:
newton := proc(x, y)
local z, m;
z := evalf(x+y*I);
for m from 0 to 50 while abs(z^3-1) >= 0.001 do
z := z - (z^3-1)/(3*z^2)
od;
m
end:

plot3d(0, -2 .. 2, -1.5 .. 1.5, orientation=[-90,0],grid=[250, 250], style=patchnogrid, scaling=constrained,color=newton);