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【24h】

Upper Estimate of Concentration and Thin Dimensions of Measures

机译:浓度的上限估计和度量的较小维度

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摘要

We show upper estimates of the concentration and thin dimensions of mea-sures invariant with respect to families of transformations. These estimates are provedunder the assumption that the transformations have a squeezing property which is moregeneral than the Lipschitz condition. These results are in the spirit of a paper by A. La-sota and J. Traple [Chaos Solitons Fractals 28 (2006)] and generalize the classical Moranformula.
机译:我们显示了关于转换族的不变性度量的集中度和较薄维度的较高估计。这些估计是在变换具有比Lipschitz条件更普遍的压缩特性的前提下证明的。这些结果符合A. La-sota和J. Traple [Chaos Solitons Fractals 28(2006)]的论文精神,并概括了经典的Moranformula。

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