统计递归集的Hausdorff测度的上、下界

给出了由随机压缩算子生成的统计递归集的Ｈａｕｓｄｏｒｆ测度上、下界的估计．也就是说,在一些条件下,找出了Ｋ（ω）∩∞ｎ＝１∪ｉ∈Ｎｎ（ω）ｆ（ω）ｎ,ｉ（Ｅ）的α－维Ｈａｕｓｄｏｒｆ测度的上、下界,其中｛ｆｎ,ｉ,１≤ｉ,ｎ＜∞｝是一族随机压缩算子,｛Ｎｎ（ω）,ｎ≥１｝是一族可数的随机指标集．     

统计不变测度及其维数性质

研究了Graf定义的统计自相似集的结构，提出了统计不变测度的概念，并得到了统计不变测量的支撑，以及它的维数和维数分布。     

统计自相似集与随机不变测度

设犡是一完备可分度量空间，犓（ω）为Ｇｒａｆ随机模型下的随机递归集．该文构造了一列随机不变测度μ狀（狀≥１），它们是Ｈｕｔｃｈｉｎｓｏｎ确定模型下不变测度的推广；证明了存在一随机概率测度μ ，使得Ｓｕｐｐμ ＝犓（ω）且μ狀→μ （狀→∞）（弱收敛）；得到了μ狀的一些局部性质．